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文檔簡介

1、2.2.1 余弦相似度度量為了找到相似物品，需要定義一種相似度度量標準。在基于物品的推薦方法中，余弦相似度由于效果精確， 已經(jīng)被證實是一種標準的度量體系。這種度量標準用兩個n維向量之間的夾角來測算相似度。這種方法也 被廣泛用于信息檢索和文本挖掘，用來比較兩份文本文檔，其中文檔可以表示為詞語的向量。將兩個物品a和b用對應的評分向量和 來表示，其相似度可以定義如下：符號表示向量間的點積，表示向量的歐式長度，即向量自身點積的平方根。物品 5 和物品 1 的余弦相似度因此可以計算為：sim(/571) = 0 陽51CTtjBPH1相似度值介于0和1之間，越接近1則表示越相似。基本的余弦方法不會考慮用

2、戶評分平均值之間的差異。 改進版的余弦方法能夠解決這個問題，做法是在評分值中減去平均值。相應地，改進余弦方法的取值在 1 到+1 之間，就像 Pearson 方法一樣。設U為所有同時給物品a和b評分的用戶集，改進的余弦相似度計算如下：我們因此可以對原始的評分數(shù)據(jù)集進行變換，用評分值相對于平均評分值的偏差取代原始值，如表2-2所示。表 2-2均值調(diào)整評分數(shù)據(jù)庫物品1 物品2 物品3 物品4 物品5Alice1.00-1.000.000.00？用戶10.60-1.40-0.400.600.60續(xù)）續(xù)）物品1物品2物品3物品4物品5用戶20.20-0.800.20-0.801.20用戶3-0.20-0.20-2.202.800.80用戶4-1.802.202.20-0.80-1.80物品5 和物品1 的改進余弦相似度值為：確定物品間的相似度之后，我們可以通過計算Alice對所有與物品5相似物品的加權(quán)評分總和來預測Alice對物品 5 的評分。形式上，我們預測用戶 u 對物品 p 的評分為：技術(shù)成技術(shù)成就像在基于用戶的方法

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