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1.平均值预测：全局平均、用户平均、物品平均、同类平均
2.领域评测：还是通过用户对其他物品的评分和物品间相似度 或者 用户间相似度和其他用户对物品的评分；这里有两点可以注意，一是这里单独拿出了用户的均分（物品的均分），相似度乘的是评分和均分的差；二是相似度用了修正的余弦相似度（比较了余弦、皮尔逊相关和修正的余弦）
3.矩阵分解
3.1 传统SVD（见上篇）
3.2 SimonFunk SVD
在物体评分预估上，也可以用矩阵分解的方法，然后用逐个元素的MSE来作为loss，并加上偏置；
当然可以更精细化一些，比如把全局平均数、物品偏置、用户偏置单独拿出来，得到BiasSVD；
考虑领域的原文里感觉少乘了ruj，不知道是不是我理解有问题；
4. 考虑时间
对评分（均分、打分等）乘以时间衰减系数
