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第一章 好的推荐系统
第二章 利用用户行为数据
第三章 推荐系统冷启动问题
第四章 利用用户标签数据
第五章 利用上下文信息
第六章 利用社交网络数据
第七章 推荐系统
第八章 评分预测问题
前面介绍的推荐系统都是TOPN推荐问题，其实推荐系统在理论研究中比较重要的话题是评分预测问题。
8.1 离线实验方法
首先将给定的数据集划分为训练集和测试集，然后根据训练集建立用户兴趣模型来预测测试集中的用户评分。
对于测试集中的一对用户和物品（u，i），用户u对物品i的真实评分是rui，而推荐算法预测的评分为rui冒。一般可以用均方根误差RMSE度量预测精度。
8.2 评分预测算法
8.2.1 平均值
最简单的评分预测算法是利用平均值预测用户对物品的评分的。下面各节将分别介绍各种不同的平均值。
1、全局平均值
2、用户评分平均值
3、物品评分平均值
4、用户分类对物品分类的平均值
8.2.2 基于邻域的方法
