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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(biāo)準(zhǔn)。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(biāo)準(zhǔn)的度量體系。這種度量標(biāo)準(zhǔn)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(yīng)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?;镜挠嘞曳椒ú粫紤]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(yīng)地,改進余弦方法的取值在 1 到+1 之間,就像 Pearson 方法一樣。設(shè)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?jǐn)?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?jǐn)?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(yù)測Alice對物品 5 的評分。形式上,我們預(yù)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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