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使用协同过滤通常适用于给单个用户评分,但是当需要向多人推荐一个或多个项目时(例如:想看电影或想一起选择假期的朋友),这些算法将如何变化?
由于这个问题是在一个非常笼统的层面上,我将在那个层面上回答它。
关键的变化是,对于个人而言通常最小化(或目标函数最大化)的损失函数将在集合中最小化。除非您有集合的训练数据,否则这往往非常困难。更重要的是,套装可能会根据推荐而改变。
尽管如此,一种天真的方法是提出一个最小公分母项目:平均而言,最大化目标函数的项目。