第一章 基于评分矩阵的推荐系统

一、学习目标

1.推荐系统概要

2.学习三种协同过滤的经典推荐系统

3.学习各种方法改善协同过滤的推荐系统

二、推荐系统概要

        作用：为用户定制化提供推荐信息。

        原因：如今用户处在信息爆炸的时代，难以找到自己想要的信息。

        难点：不像搜索引擎一样需要用户输入，而且需要针对不同用户个性化推荐。

三、三种经典的协同过滤（CF）推荐系统

1.纯CF

        即计算该用户历史上对一系列物品的评分取平均，作为其对当前一系列所对应未知物品的评分。选择前n个物品来作推荐。

2.基于用户的最近邻CF

        寻找当前用户的一些相似邻居（他们的历史评分与当前用户的相似），这些邻居有对未知物品进行评分，用他们的评分来确定当前用户的评分。

        问题1：