442
правки
Изменения
→User-based и item-based алгоритмы
Заменим жесткую кластеризацию на предположение, что объект понравится пользователю, если он понравился похожим пользователям. Тогда предпочтение пользователя <tex>u</tex> к объекту <tex>i</tex> можно записать следующим образом:
<tex> \hat{r}_{ui} = \bar{r}_u + \dfrac{\sum_{v \in U_i}{}{sim(u, v)(r_{vi} - \bar{r}_v)}}{\sum_{v \in {U_i}}{}{sim(u, v)}} </tex>, где <tex>\bar{r}_u</tex> {{---}} средняя оценка, проставленная пользователем <tex> u </tex>, a <tex> sim(u,v) </tex> {{---}} мера схожести пользователей <tex>u</tex> и <tex>v</tex>.
Однако у этого алгоритма есть недостатки:
Также имеется абсолютно симметричный алгоритм. Теперь будем считать, что объект понравится пользователю, если ему понравились похожие объекты. Предпочтение пользователя <tex>u</tex> к объекту <tex>i</tex> запишется так:
<tex> \hat{r}_{ui} = \bar{r}_i + \dfrac{\sum_{j \in I_u}{}{sim(i, j)(r_{uj} - \bar{r}_j)}}{\sum_{j \in {I_u}}{}{sim(i, j)}} </tex>, где <tex>\bar{r}_i</tex> {{---}} средняя оценка, проставленная объекту <tex> i </tex>, <tex> sim(i, j) </tex> {{---}} мера схожести объектов <tex>i</tex> и <tex>j</tex>.
У такого подхода остается недостаток в виде холодного старта и при этом рекомендации становятся тривиальными.
