【问题标题】:Pearson Correlation problem皮尔逊相关问题
【发布时间】:2011-08-20 20:43:13
【问题描述】:

我不确定在我试图解决的涉及使用 Pearson 相关公式的问题中使用以下哪些数字。

    A  B  C  D  E  F
Bob 4  5     4  2
Fra 2  2     2  3  2
Lee 2  4  3        5
Cha 5  4     4  1

“使用 Pearson 相关性和加权平均值来描述基于邻域的方法,以预测 Bob 是否会喜欢“F”。您的答案应该概述基于邻域的方法的主要步骤,并显示生成预测所需的步骤”

所以我想知道 Bob 是否会喜欢 F...(5=喜欢 1=不喜欢) 我了解 Pearson 公式,但我不确定将 Bob 与哪些其他“用户”进行比较,或者我是否应该考虑所有用户的观点。

我也理解不鼓励回答类似家庭作业的问题,但我花了几个小时在网上搜索试图弄清楚这一点。

任何帮助将不胜感激,在此先感谢。

【问题讨论】:

标签: information-retrieval correlation collaborative-filtering pearson


【解决方案1】:

可能需要查看问题的具体情况才能为问题本身提出最佳答案,但一种似乎可行的方法是计算 Bob 和彼此之间的相关性(Fra、Lee 和 Cha ),并通过这些相关性对他们的 F 得分进行加权。

在这种情况下,由于您只有 Fra 和 Lee 的 F 分数,所以只需 (corr_(Bob, Fra) * 2 + corr_(Bob, Lee))/2

【讨论】:

  • 请注意,也可以找到“F”与“A”、“B”、“C”、“D”和“F”中的每一个之间的相关性,同样找到自己鲍勃的加权值也是如此。如果您的问题的正确解决方案结合使用这两种机制,我不会感到惊讶。
  • 几年前获得 Netflix 奖的 BelKor 团队使用 Pearson 相关性作为他们获胜解决方案的许多输入的一个方面。在这里查看他们的论文:69.147.108.248/files/BellKorIcdm07_0.pdf。您可能对第 2 页上的公式 (2) 特别感兴趣。
  • 我已编辑问题以准确显示所问的内容。谢谢
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