有个疑问，比如项目有100个最近邻居，但是目标用户对这100个邻居中的极少部分有评分，比如只对5个项目有评分，但是大部分论文中计算预测值时是这么计算的：
，我将未评分值先简单置为0，那么分母就是所有相似度之和，分子却只是那5个目标用户有评分项的加权和，结果通常很小，与实际值相差很大，我想那个分母是不是只用包括最近邻居中用户已评分项的相似度？
有关基于项目的协同过滤算法的预测值计算问题
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- Code_Junior 2015-11-29 10:17关注
我刚计算预测值时分母只累加了已评分项的相似度，邻居300左右时MAE值达到最优值为0.75，正确的做法应该是什么样的？求大神解答啊
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- 2023-02-15 14:55回答 7 已采纳 对于题目 "基于回归算法的房价研究与预测"，以下是一个可能的开题报告概述： 1.研究背景随着互联网和大数据技术的发展，越来越多的人使用算法来预测房价。房价预测问题是一种回归问题，是数据科学中的经典问题
- 2023-02-21 21:28回答 1 已采纳 该回答引用ChatGPT 在R中，可以使用 gbm 包中的 predict 函数来进行预测。要计算每个预测值的置信区间，可以使用 gbm 包中的 predict 函数的 type = "respon
- 2018-03-03 12:31回答 4 已采纳 之前有个人有跟你一样得问题，他是用下叙的方法解决得， 不知道对你是不是适用，至少可以排除一个错误类型 oad C:\Users\Song\Desktop\p.txt load C:\User
- 2021-04-30 12:58根据大数据稀疏性特征，把奇异值分解方法引入协作过滤算法中进行...MATLAB仿真结果显示：提出的基于改进协同过滤算法的用户页面兴趣度测量方法可有效克服海量数据的稀疏性，在预测准确性、测量速度方面都有很大的提高。
- 2023-02-22 15:11回答 3 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写：以下是一个按照GBM模型计算预测值置信区间的函数，与上述随机森林模型函数类似，主要是基于构建置信区间所需的样本重复抽样（bootstrap）的思想，其中用到了gb
- 2022-03-31 17:19回答 1 已采纳 你这问的啥呀，预测模型好多的呀一阶二阶三阶平滑,arima
- 2018-03-04 02:21回答 1 已采纳 oad C:\Users\Song\Desktop\p.txt load C:\Users\Song\Desktop\t.txt; save p.mat; save t.mat; p=p;
- 2023-06-30 15:00基于协同过滤的推荐系统算法研究项目源码 协同过滤算法研究 [摘要] 随着“大数据”的出现，人们在庞大的数据面前更是显得束手无策。信息过载的问题成为了让人们头疼的事情。社会信息超过了个人或系统所能接受、处理...
- 2022-11-09 10:07回答 2 已采纳 1.从原理上来说，边缘信息本身就是一个很重要的信息，从梯度变换上面来说，像你这种边缘信息比内部的黄色到红色的梯度差距更大。2.我没用过3Dnet，不晓得你图像预处理是怎么做的，像一些2D的目标检测和实
- 2018-11-30 10:54回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/magicnumber/article/details/6642935
- 2023-02-21 20:29回答 1 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 这篇博客也许可以解决你的问题👉 ：LSTM如何解决梯度消失与梯度爆炸如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相
- 2019-07-23 00:02为了解决用户评分数据稀疏性和用户最近邻寻找的准确性问题，提出了一种基于项目分类的协同过滤推荐改进算法。该算法首先利用项目分类信息为类内未评分项目预测评分值；然后通过计算类内用户间的相似度得到目标用户的...
- 2022-03-08 15:10回答 2 已采纳 问题已解决 如果保存的模型是多GPU训练的，则load_state_dict()之前必须使用torch.nn.DataParallel()来源https://www.cnblogs.com/tofen
- 2021-07-07 06:16传统的协同过滤算法存在数据稀疏、可扩展性弱和用户兴趣度偏移等冋题，算法运行效率和预测精度偏低。针对上述问题，提出一种改进的 Mini batch K- Means时间权重推荐算法。采用 Pearson相关系数改进MiBatch K- Means...
- 2022-05-15 00:55电光闪烁的博客 1.2. 协同过滤算法思想推导 1.3. 使用协同过滤算法的步骤 1.4. 使用协同过滤算法中需要注意的点 2. 协同过滤的推荐方法 3.基于近邻的协同过滤 3.1. 什么是基于近邻的协同过滤 3.2. 基于用户的CF 3.3. 基于...
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