什么时候用user-user协同过滤，什么时候用Item-Item协同过滤？

Question

我很困惑什么时候使用user-user协同过滤什么时候使用Item-Item协同过滤？

请帮忙！！

Answer 1

Item-Item：- 寻找相似的物品，用户 X 已经评价并推荐最相似的物品。这里的相似性是指人们如何根据评级对待两个项目。如果两个项目获得相同用户的相同类型的评级，那么它们是 similar.For 示例：-

        Per1    Per2    Per3
Item1    5        3        1
Ttem2    2        3        3

项目vector_1 = 5P1 + 3P2 + 1P3

项目vector_2 = 2P1 + 3P2 + 3P3

如果我们计算两个向量的余弦相似度：

Cos_sim = (5*2 + 3*3 + 1*3) / sqrt((25+9+1)*(4+9+9)
Cos_sim = 0.792

用户-用户：- 通过评估两个用户的评分模式来查找用户之间的相似性。例如：-

        Item1    Item2    Item3    Item4
Per_x    5        2        5        2
Per_y    5        2        5        2

这两个用户非常相似。这可能是你和你的朋友。

希望对您有所帮助！！！

Answer 2

如果您的用户多于数据集中的项目（通常是这种情况），则使用项目-项目协同过滤会很有效。例如：与产品相比，亚马逊将拥有庞大的客户群。

此外，用户的偏好和喜好会随着时间的推移而变化，因此很难在用户-用户协同过滤中解决这个问题，但对于项目来说，通常可以看出项目的评级不会随着时间的推移而发生太大变化。

When to use user-user collaborative filtering and when to use Item-Item collaborative filtering?