Swing

• 用户$u_1$喜欢的物品记作集合$J_1$。

• 用户$u_2$喜欢的物品记作集合$J_2$。

• 定义两个用户的重合度：

  • $overlap(u_1,u_2)=|J_1\cap J_2|$

• 用户$u_1$和$u_2$的重合度高，则他们可能来自一个小圈子，要降低他们的权重。

• 喜欢物品$i_1$的用户记作集合$w_1$

• 喜欢物品$i_2$的用户记作集合$w_2$

• 定义交集$v=W_1\cap W_2$

• 两个物品的相似度：

  • sim(i_1,i_2)=\sum_\limits{u_1\in v}\sum_\limits{u_2\in v}\frac{1}{\alpha+overlap(u_1,u_2)}

总结

• Swing与ItemCF唯一的区别在于物品相似度。
• ItemCF：两个物品重合的用户比例高，则判定两个物品相似。
• Swing：额外考虑重合的用户是否来自一个小圈子。
  • 同时喜欢两个物品的用户记作集合$v$。
  • 对于$v$中的用户$u_1$和$u_2$重合度记作$overlap(u_1,u_2)$。
  • 两个用户重合度大，则可能来自一个小圈子，权重降低