18. SlopeOne 原始算法、优化算法的原理及应用

本文为 「茶桁的 AI 秘籍 - BI 篇 第 18 篇」

Hi，你好。我是茶桁。

上节课的内容中，我们介绍了 Surprise 工具箱以及其中的 BaselineOnly，最后我们简单实现了一下。这一节课中，咱们来看看 Surprise 中的另外一个内容，SlopeOne 算法。

Slope One 算法

SlopeOne 算法是在 2005 年提出的一个 item-based 的协同过滤推荐算法，提出人是 Daniel lemire。

这个算法最大的有点在于算法很简单，易于实现，效率高且推荐准确度较高。

咱们来看一下这个表格：

用户	商品 1 评分	商品 2
A	5	3
B	4	3
C	4	?

有 3 个用户对商品做了打分，用户 A 打了 5 分和 3 分给商品 1 和商品 2，B 给商品 1 打了 4 分，给商品 2 打了 3 分，C 给商品 1 打了 4 分，那请问 C 会给商品 2 打几分？

这是个协同过滤，所以我们会利用已有的一些用户对商品的评分。你们觉得 C 会给商品 2 打几分？这个分数的打法怎么打，我们的打法是要找过