Изменения

* Выберем условную меру схожести пользователей по истории их оценок <tex> sim(u, v) </tex>;* Объеденим 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} = \frac{1}{|F(u)|}\sum_{u \in F(u)}{}{r_{ui}} </tex>.

* Нечего рекомендовать новым пользователям, их невозможно определить к какому-нибудь кластеру, а значит и рекомендовать им нечего.;* Не учитывается контекст и специфика пользователя.;