• 让算法运行的更好

    问题

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  • 添加新用户5

  • 没有对任何电影评价
  • 代价方程中没有方差项,只有后面的正则项
  • 要使代价函数最小,模型参数θ为0
  • 导致预测用户5对所有电影评分为0,系统将没有电影推荐给他

    解决

  • 均值归一化

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  • 先得到一个每部电影的平均得分
  • 每个人的打分减去平均得分作为训练集
  • 通过协同滤波算法后
  • 在预测得分上再加上平均得分作为最终打分
  • 这样未打分用户对所有电影先有了一个平均得分