詹惠儿

2021-01-13   阅读量: 21

Python

IBCF的计算步骤不太理解

问:

推荐系统案例中根据商品4的相似向量,可以找出它的两个邻居为商品3和商品6,但是用户1并

没有对商品3和6进行评分,因此无法得出用户1对商品4的推荐指数,那这个推荐指数为3怎么

来的呢。



答:

你这里弄混了协同过滤的两种算法的步骤,基于用户的是先找邻居,再根据邻居的喜好来推荐;

基于物品的是先找用户购买过的商品,再根据购买的商品的相似商品计算推荐指数,所以UBCF

的侧重点是维护相似群体的爱好;而IBCF的侧重点是维持用户的历史爱好。


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