Neo4j 做推荐 (8)—— 协同过滤(利用电影评级)

本文介绍协同过滤推荐系统的基本原理,通过分析用户MistyWilliams的电影评分数据,展示如何利用其偏好进行个性化推荐。通过计算平均评分和筛选高于平均分的电影,实现基于用户行为的项目推荐。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

协同过滤:

使用网络中其他用户的首选项,评级和操作来查找要推荐的项目。

(买这个东西的用户,还买了那个东西)

 

用户Misty Williams的所有评分

// Show all ratings by Misty Williams
MATCH (u:User {name: "Misty Williams"})
MATCH (u)-[r:RATED]->(m:Movie)
RETURN *;

 

查找Misty的平均评分:

// Show all ratings by Misty Williams
MATCH (u:User {name: "Misty Williams"})
MATCH (u)-[r:RATED]->(m:Movie)
RETURN avg(r.rating) AS average;

 

哪些是Misty 评分超过平均分的电影:

// What are the movies that Misty liked more than average?
MATCH (u:User {name: "Misty Williams"})
MATCH (u)-[r:RATED]->(m:Movie)
WITH u, avg(r.rating) AS average
MATCH (u)-[r:RATED]->(m:Movie)
WHERE r.rating > average
RETURN m;

由此,通过计算Misty 评过分的电影,而且找出受到他好评的电影,推荐给其他用户,就是协同过滤最基本的做法。

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