|
Elementga asoslangan o'xshashlik, Reytinglar bilan
|
| bet | 6/10 | | Sana | 16.05.2024 | | Hajmi | 345,87 Kb. | | #237900 |
Bog'liq Mustaqil ish 418.5.2.2 Elementga asoslangan o'xshashlik, Reytinglar bilan
Foydalanuvchiga asoslangan yondashuvdan asosiy kontseptual farq shundaki, tengdoshlar guruhlari foydalanuvchilar emas, balki ob'ektlar bo'yicha tuzilgan. Shuning uchun ob'ektlar (yoki reyting matritsasidagi ustunlar) o'rtasida o'xshashliklarni hisoblash kerak. Ustunlar orasidagi o'xshashlikni hisoblashdan oldin, reyting matritsasi normallashtiriladi. Foydalanuvchiga asoslangan reytinglarda bo'lgani kabi, reyting matritsasidagi har bir qatorning o'rtacha qiymati ushbu qatordan chiqariladi. Keyin, bir juft elementning (ustunlarning) normallashtirilgan reytinglari U = (u1 . . . .us) va V = (v1 . . . . .vs ) oʻrtasidagi kosinus oʻxshashligi ular orasidagi oʻxshashlikni aniqlaydi:
kosinus
Bu o'xshashlik sozlangan kosinus o'xshashligi deb ataladi, chunki o'xshashlik qiymatini hisoblashdan oldin reytinglar normallashtiriladi.
Keling i foydalanuvchi uchun j bandining reytingini aniqlash kerak bo'lgan holatni ko'rib chiqamiz. Birinchi qadam, yuqorida aytib o'tilgan tuzatilgan kosinus o'xshashligi asosida j bandiga eng ko'p o'xshash elementlarni aniqlashdir. top-k elementlar orasida j foydalanuvchiga tegishli bandiga mos keladigan
i ko'rsatilgan reytinglar aniqlandi. Ushbu o’lchangan (xom) reytinglarning oʻrtacha ogʻirligi taxmin qilingan qiymat sifatida xabar beradi. Ushbu r qiymati o'rtacha elementining r va maqsadli j elementi o'rtasidagi moslashtirilgan kosinus o'xshashligiga teng.
Asosiy g'oya – tamin qilishning oxirgi bosqichida foydalanuvchining o'z reytinglaridan foydalanish. Masalan, filmni tavsiya qilish tizimida tengdoshlar guruhi odatda o'xshash janrdagi filmlar bo'ladi. Xuddi shu foydalanuvchining bunday filmlar bo'yicha oldingi reytinglari tarixi ushbu foydalanuvchining manfaatlarining juda ishonchli taxmin hisoblanadi.
|
| |
