在推荐系统中，频繁项目集与基于项目的协同过滤相比如何？

Question

数据挖掘方法有哪些区别：推荐系统领域中的频繁项目集和基于项目的协同过滤？

Answer 1

频繁项目集只使用一元数据：我们知道一个人在她的篮子里有某些物品，但我们不知道她是否知道宇宙中存在其他物品。也就是说，她没有在她的篮子里放置Z项，因为她知道它并不喜欢它，或者因为她不知道它（并且如果她这样做可能包含它）。

另一方面，基于项目的协同过滤通常包括评级数据。例如，星级评定为0.5至5.0（在MovieLens的情况下）。在这里，我们可以更好地计算项目之间的相似性，因为我们既有正面意见又有负面意见，我们可以做出更明智的猜测，即如果用户没有对某个项目进行评分，她就不知道它存在。