推荐系统
2.1相似度计算
欧式距离
余弦距离
协方差用来衡量X和Y的变化趋势是否一致 [-1,1] 正相关和负相关
消除X和Y自身带来的差异,把不规则的分布规则化
邻居的选择:
固定数量的邻居
基于相似度门槛的邻居;b方案要好
协同过滤
基于用户的协同过滤
用户A,用户B用户C都可以看成一个向量,我们通过计算相似度,找到相似的用户,根据A用户已经购买的商品来为B用户推荐它没有买的商品
指标一:
指标二:n表示共同打分的商品个数,对数值进行归一化,设置一个阈值做半径
3.今天我喜欢这个东西,明天我可能就不喜欢了
基于物品的协同过滤
隐语义模型
将用户和物品通过一个隐含因子联系起来.