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hongliang5623 / Highgarden

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查重以及疑问 #17

Open hongliang5623 opened 6 years ago

hongliang5623 commented 6 years ago

http://xueshu.baidu.com/u/biye/?tag=check&mypaper=1 http://xueshu.baidu.com/usercenter/data/papercheck?cmd=onlineshow&id=WRTCK2018041500135580891

hongliang5623 commented 6 years ago

我关注了三个用户，为什么不能直接根据用户关注的用户，作为邻域用户，直接推荐这三个用户喜欢的电影？

答：关注一般是因为某些兴趣相投，即存在共同的兴趣，我们直接把已知的用户兴趣移植给新用户，可以推荐的结果就不仅仅局限于他关注的用户，候选的电影可以是整个数据库

hongliang5623 commented 6 years ago

PV(访问量)：PV反映的是浏览某网站的页面数，所以每刷新一次也算一次。就是说PV与来访者的数量成正比，但PV并不是页面的来访者数量，而是网站被访问的页面数量。 UV(独立访客)：可以理解成访问某网站的电脑的数量。网站判断来访电脑的身份是通过来访电脑的cookies实现的。如果更换了IP后但不清除cookies，再访问相同网站，该网站的统计中UV数是不变的。

hongliang5623 commented 6 years ago

在早起的基于用户的推荐系统中，皮尔森相关系数是所有相似度度量公式中表现最好的度量公式。随后发现对于基于物品的推荐算法来说，余弦相似度度量公式一般情况下要比相关度度量公式表现的更加良好，余弦相似度通过计算两个评分向量夹角的余弦值作为相似度，相对于欧氏距离余弦相似度更加看重的是评分向量在方向上的差异而不是单纯的距离值。