Slope One算法推荐系统

Question

根据我的理解，Slope One在为相同商品评分的用户之间使用线性关系f（x）= x + b。但是，当计算涉及多个项目和用户时，我不明白它是如何工作的。评级由以下公式给出：

其中归一化因子对应于相关项目的集合，而dev是项目i相对于项目j的平均偏差。

1. 简单的情况由
给出

在这种情况下，如果我们要从用户2预测项目2，我们得到2 +（1.5-1）= 2.5

1. 如果我们稍微更改表格以使用户3进入帐户，则会得到 然后公式得出2+（（1.5-1）/ 2 +（1-1-2））= 2.25
2. 如果我们现在添加另一项，例如用户1作为用户2具有2个相关项，而用户3仅具有一个相关项。 这个例子如何处理？我们如何计算平均偏差？我们是否像表2那样考虑一次只考虑一项，然后进行平均值计算，还是只考虑用户1，因为它具有最高的相关项数量？