举例说明基于用户相似度的加权平均法(User-Based Weighted Average)
时间: 2023-06-27 07:04:32 浏览: 342
假设有一个电影评分数据集,包括多个用户对多部电影的评分记录。现在我们想要为一个新用户推荐电影,可以使用基于用户相似度的加权平均法。
具体步骤如下:
1. 计算新用户与每个已有用户之间的相似度。可以使用余弦相似度或皮尔逊相关系数等方法进行计算。
2. 选择与新用户最相似的k个用户(k通常取值较小,如5或10)。
3. 对于这k个用户,找出他们评分过的所有电影,并计算这些电影的加权平均分数。加权平均分数的计算方式可以根据不同情况而定,比如可以使用每个用户对电影的评分作为权重,也可以使用相似度作为权重。
4. 将加权平均分数按照从高到低排序,推荐给新用户前n部电影。
例如,假设一位新用户Alice需要推荐电影,已知以下数据:
| 用户 | 电影A评分 | 电影B评分 | 电影C评分 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 用户1 | 3 | 4 | 5 |
| 用户2 | 2 | 3 | 4 |
| 用户3 | 4 | 5 | 3 |
我们可以计算出Alice与每个用户之间的相似度:
| 用户 | 相似度 |
| ---- | ---- |
| 用户1 | 0.98 |
| 用户2 | 0.97 |
| 用户3 | 0.99 |
选择与Alice最相似的两个用户,即用户1和用户3。他们评分过的电影如下:
| 用户 | 电影A评分 | 电影B评分 | 电影C评分 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 用户1 | 3 | 4 | 5 |
| 用户3 | 4 | 5 | 3 |
计算这两个用户对电影的加权平均分数:
| 电影 | 加权平均分数 |
| ---- | ---- |
| 电影A | (3x0.98+4x0.99)/(0.98+0.99)≈3.99 |
| 电影B | (4x0.98+5x0.99)/(0.98+0.99)≈4.99 |
| 电影C | (5x0.98+3x0.99)/(0.98+0.99)≈4.52 |
按照加权平均分数从高到低排序,推荐给Alice前两部电影,即电影B和电影A。
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