Simple Collaborative filtering (CF) model based on Pearson correlation and result ranking. Correlation is determined by preferences matching and ratings.
Шаг 1. Рассчитывается коэффициент подобия пользователей. В качестве него используется коэффициент корреляции Пирсона.
Параметрами служат маршруты пользователя с поставленными оценками по пятибалльной шкале.
Шаг 2. После поиска подобных пользователей осуществляется ранжирование и выбор наиболее подходящих по коэффициенту пользователей.
Шаг 3. Составляется таблица с подходящими пользователями, содержащая маршруты из их списков, которых нет у исходного пользователя, а также их оценки.
Шаг 4. По каждому маршруту производится умножение коэффициента подобия пользователя на оценку, поставленную им.
Шаг 5. Вычисляется сумма коэффициентов подобия всех пользователей, а также сумма показателей 4 шага.
Шаг 6. Вычисляется прогнозируемая оценка пользователя: итоговая сумма показателей делится на сумму коэффициентов подобия по каждому маршруту.
Шаг 7. Маршруты ранжируются по наиболее высокой прогнозируемой оценке для показа рекомендации.