user-based和item-based

其user-item-rating数据具有共同的特点:量大/稀疏;

步骤相同:

1.构造user-item-rating矩阵;

2.计算相似度;

3.找top n,计算矩阵中未知的rating;

其中核心问题是计算user或者item的最近邻或者相似度;

相似度算法包括:pearson, cosin, ...

by 匿名 @ 2020-03-06 22:56:39

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