推荐系统——数据稀疏度计算

数据稀疏度其实就是指在user-item矩阵中，无评分数据的元素占整个矩阵空间的比率。例如：有U个user，I个item，共R个评分：

1-（R/(U*I))

（Sparsity）稀疏性就是可以理解为用户和物品序列当中没发生交互的物品占总数的比重。
Sparse这个概念来源于稀疏矩阵，原意指的是矩阵当中0元素在矩阵当中的比重，转化到推荐当中就是针对于User-Item矩阵。