9、用户偏好与评分机制：解析推荐系统的数据基础

用户偏好与评分机制：解析推荐系统的数据基础

在当今数字化的时代，推荐系统无处不在，从电商平台的商品推荐到社交媒体的好友推荐，它们旨在为用户提供个性化的体验。而支撑这些推荐系统运行的关键数据之一，便是用户 - 物品矩阵以及与之相关的评分机制，下面将深入探讨这些内容。

用户 - 物品矩阵

用户 - 物品矩阵是推荐系统中常用的一种数据结构，它以表格的形式展示了用户与物品之间的交互关系。在这个矩阵中，每一行代表一个用户，每一列代表一个物品，矩阵中的元素则表示用户对物品的评分或交互情况。

下面是一个简单的用户 - 物品矩阵示例，假设有 6 个用户和 4 部电影：
| 用户 | 夺宝奇兵 | 微观世界 | 复仇者联盟 | 飞天巨桃历险记 |
| — | — | — | — | — |
| Sara | 4 | 5 | | |
| Jesper | 4 | | 5 | |
| Therese | 5 | 3 | | 3 |
| Helle | 4 | | | 5 |
| Pietro | 3 | 4 | 3 | 3 |
| Ekaterina | 3 | 3 | 3 | 3 |

需要注意的是，矩阵中空白的单元格表示用户与物品之间没有记录到的交互，这与值为零的单元格是不同的。零值单元格表示用户对物品的评分为零，而空白单元格则意味着用户没有对该物品进行评分。

这些空白单元格看似不起眼，但却是大多数传统推荐系统的核心。推荐系统的一个重要任务就是预测用户在这些空白单元格中可能给出的评分。如果空白单元格太少，可能意味着用户已经浏览完了所有的内容；而如果空白单元格太多，推荐系统则可能缺乏