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解决长尾效应的相似度（用于推荐）

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wbcosine(Web Scale Cosine Similarity)

解决长尾效应的相似度（用于推荐）_第1张图片
其中， U i U_i Ui​是浏览商品i的用户集合，如果 W u = 1 W_u=1 Wu​=1，那么就是标准的余弦函数。一般取 W u = 1 log ⁡ 2 ( 3 + q u ) W_u = \frac{1}{\log_2(3+q_u)} Wu​=log2​(3+qu​)1​，其中 q u q_u qu​是用户浏览的商品数，也就是说用户越活跃贡献越小。但是只是打压了热门用户，没有改变热门商品。

Swing

解决长尾效应的相似度（用于推荐）_第2张图片
其中， U i U_i Ui​是浏览商品i的用户集合， I u I_u Iu​是用户u浏览过的物品集合； α \alpha α是一个平滑常数，一般为1.

主要思想就是，如果大量用户同时喜欢两个物品，且这些用户之间的相关性低，那么这两个物品就是强相关的。

对活跃用户进行惩罚
解决长尾效应的相似度（用于推荐）_第3张图片

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