基于用户的协同过滤算法：用户相似度计算的改进
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了基于用户的协同过滤算法：用户相似度计算的改进相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
用户相似度计算的改进
上一节介绍了计算用户兴趣相似度的最简单的公式（余弦相似度公式），
但这个公式过于粗糙，本节将讨论如何改进该公式来提高UserCF的推荐性能。首先，以图书为例，如果两个用户都曾经买过《新华字典》，这丝毫不能说明他们兴趣相似，因为绝大多数中国人小时候都买过《新华字典》。但如果两个用户都买过《数据挖掘导论》，那可以认为他们的兴趣比较相似，因为只有研究数据挖掘的人才会买这本书。换句话说，两个用户对冷门物品采取过同样的行为更能说明他们兴趣的相似度。因此，John S. Breese在论文中提出了如下公式，根据用户行为计算用户的兴趣相似度：
可以看到，该公式通过
惩罚了用户u和用户v共同兴趣列表中热门物品对他们相似度的影响。本节将基于上述用户相似度公式的UserCF算法记为User-IIF算法。下面的代码实现了上述用户相似度公式。
def UserSimilarity(train):
# build inverse table for item_users
item_users 以上是关于基于用户的协同过滤算法：用户相似度计算的改进的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章