推荐系统和基准预测器

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我有一堆数据，其中第一列代表用户，第二列是电影，第三列是十分制的评分。

我需要预测另一组数据（用户、电影、？）的第三个数字：

用户编号0的偏差值为：9 + 8 / 2 = 8.5 - 1.5 = 7。 enter image description here

电影编号2的偏差值为：6 + 7 / 2 = 6.5 - 1.5 = 5。 enter image description here

还有基准预测器：

1.5 + 7 + 5，结果为13.5，但在比赛结果中是：7.052009。

但问题描述说我的推荐系统的结果应该是：

0 2 7.052009
1 0 6.687943
2 0 6.995272
2 1 6.687943

我的错误在哪里？

- rel1x

1个回答

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- gia · Accepted Answer

原始平均数指的是所有现有分数的平均值（（9 + 8 + 4 + 6 + 7）/ 5 = 6.8），我没有看到那个数字出现在任何地方，所以我想这是你的错误。

在视频中，教授在所有计算中使用了3.5的原始平均值，包括计算偏差，他跳过了如何得出这个数字的步骤，如果您将视频中的所有数字相加并除以数量，您会得到3.5。

根据您的视频指导，第一个问题的答案是0 2 9.2。视频声称避免了微积分，比赛的不同最终答案可能来自使用“完整”方法。

0 2？用户0（行0：9 8 x），电影2（列2：x 6 7）

raw average = 6.8
bias user 0: (9+8) / 2 - 6.8 = 1.7
bias movie 2: (6+7) / 2 - 6.8 = -0.3
prediction: 6.8+1.7-0.3 = 8.2

这个问题看起来类似于 Netflix 比赛，比赛的主办方知道实际答案（评分），但不会将它们提供给你，你需要猜测/预测它们，比赛的获胜者是最接近实际答案的人。

你比赛的获胜者得到了最接近实际答案的结果，但他使用了一个未知的方法或自己改编的一种已知方法，如果你的目标是精确地匹配他的答案，最好问他使用了什么方法以及如何修改它，并尝试复制他的结果。

如果这是作业而不是比赛，那么老师会期望你使用他教给你的“正确”方法（没有固定的方法，只有许多具有不同精度的方法），你必须像他教给你的那样使用它。但这是比赛，你的目标是找到一个逼近最佳的基本方法（你使用的方法精度很低），并稍加调整以获得更好的结果。

如果你想理解链接，我建议你先研究，然后再问一个统计学问题，因为它只是纯粹的统计学。你可以尝试理解链接或自己研究矩阵分解。请记住，要获得比赛获胜的结果（或接近），你将无法使用像在 YouTube 视频中找到的简单方法，而需要使用更多数学的方法。