Slope One 算法是由 Daniel Lemire 教授在 2005 年提出的一个 Item-Based 推荐算法. 他的主要优点是简单,易于扩展.实际上有多个Slope One算法,在此主要学习加权的Slope One算法.它将分为两步,第一步 为计算所有物品间的偏差,第二步利用偏差进行预测.下面分两步介绍该算法,并给出python实现的程序. 第一步 : 计算偏差 基于下面用户对乐队的评分例子: 先计算偏差,物品 i 到物品 j 的平均偏差为: 其中card(S)表示S中元素的个数,X…