如题,根据用户行为分析用户相似度,从而给指定用户推荐相似度最高的用户为社区好友。

现在已知几种:

余弦相似性

皮尔森系数

调整余弦相似性

欧几里得距离(欧式距离)


等算法,但是不知道个有什么优缺点。。 请大家对这问题发表下见解

2010-12-31 23:49:58

1 Answers

余弦相似性:把用户评分看作是n维项目空间上的向量,通过计算两个向量之间的夹角余弦来度量两个用户之间的相似性。

皮尔森系数:又称相关相似性,通过Peason相关系数来度量两个用户的相似性。计算时,首先找到两个用户共同评分过的项目集,然后计算这两个向量的相关系数。

调整余弦相似性:将余弦相似性中的向量,减去用户平均评分向量后,再计算夹角余弦以修正不同用户评分尺度不同的问题。

在数据比较稀疏的情况下,这几种方法均存在一定问题:余弦相似性和调整余弦相似性对于用户未评价项目评分为0的假设;皮尔森系数中用户共同评分项目集可能很小。

2011-01-01 02:06:47
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