Изменения
→Кластеризация пользователей
{{Определение
|definition=
'''Коллаборативная фильтрация''' (англ. ''collaborative filtering'') {{---}} это один из методов построения прогнозов (рекомендаций) в рекомендательных системах, использующий известные предпочтения (оценки) группы пользователей для прогнозирования неизвестных предпочтений другого пользователя.
}}
Алгоритм можно разбить на следующие шаги:
* Выберем условную меру схожести пользователей по истории их оценок <tex> sim(u, v) </tex>;
* Объеденим Объединим пользователей в группы так, чтобы похожие пользователи оказывались в одном кластере <tex> u \mapsto F(u) </tex>;* Оценку пользователя предскажем как среднюю оценку кластера этому объекту <tex> \hat{r}_{ui} = \fracdfrac{1}{|F(u)|}\sum_{u \in F(u)}{}{r_{ui}} </tex>.
Проблемы алгоритма:
