Slope One是一个可以用于推荐系统的算法，在只有很少的数据时候也能得到一个相对准确的推荐，而且算法很简单, 易于实现, 执行效率高，由此衍生的还有加权 Slope One 算法、双极 SlopeOne 算法（BI-Polar SlopeOne）将用户对于其的厌恶程度也引入打分机制中，下面简单解释一下 Slope One 算法的原理：
用户 东西一 东西二
张三 5分 3分
李四 4分 3分
王五 4分 X分
我们已知张三和李四对两个东西的评分，然后知道王五关于东西一的评分，问王五有可能对东西二是什么态度，基于这个评分我们可以选择推荐给王五什么东西来吸引王五进行购买
给东西一和东西二打分的“平均差距”应该是相似的，比如这个样本中只有两个人，张三认为东西二要比东西一低2分，李四认为东西二应该比东西一低1分，根据已购买的这两个用户，东西二平均应该比东西一低1.5分，那么我有理由认为，王五有很大可能性也会这样认为，给东西二打分为3.5分（4分-1.5分）
所以Slope One的计算方法是：
4-[(5-3)+(4-3)]/2=2.5
# encoding: utf-8
class SlopeOne(object):
# self.diffs 矩阵存储评分矩阵，
# self.freqs 存储一对 items 被相同用户评分的数量。
def __init__(self):
self.diffs = {}
self.freqs = {}
# 根据提供的数据，构建self.diffs / self.freqs字典
def update(self, data):
# 遍历每个用户的每个评分数据
for user, prefs in data.items():
# 确保子字典存在
for item, rating in prefs.items():
self.freqs.setdefault(item, {})
self.diffs.setdefault(item, {})
# setdefault 作用：
# 如果对于给定的键值/setdefault的第一个参数，
# 字典中为对应value为空，
# 则将setdefault的第二个参数赋值给它。
# 下面再次循环遍历user对应的prefs中的每一组评分
for item2, rating2 in prefs.items():
self.freqs[item].setdefault(item2, 0)
self.diffs[item].setdefault(item2, 0.0)
# 使用整数0初始化次数，浮点型零初始化评分。
# 利用两个item是否同时被一个用户评分，
# 对self.freqs进行更新
self.freqs[item][item2] += 1
# 利用两个item的评分之差，对self.diffs矩阵进行更新
self.diffs[item][item2] += rating - rating2
# 将两个item在diffs 矩阵与 freqs矩阵对应位置相除，
# 结果保存到freqs中,即为两个item的平均差距
for item, ratings in self.diffs.items():
for item2, rating in ratings.items():
ratings[item2] /= self.freqs[item][item2]
# 对新的用户偏好，根据 self.diffs / self.freqs 对新用户进行评分预测
def predict(self, userprefs):
# 定义两个空字典，preds存储预测数据，freqs存储计数
preds, freqs = {}, {}
# 迭代每一个物品（被用户评分过的）
# 使用try/except跳过没有被评分的物品对
for item, rating in userprefs.items():
for diffitem, diffratings in self.diffs.items():
try:
freq = self.freqs[diffitem][item]
except KeyError:
continue
# 设置preds初始值为0.0， freqs初始值为0
preds.setdefault(diffitem, 0.0)
freqs.setdefault(diffitem, 0)
# 累加
preds[diffitem] += freq * (diffratings[item] + rating)
freqs[diffitem] += freq
# 在返回结果之前，进行过滤
# 返回一个 带权重预测值 的新字典
# 结果中除去了 用户已经评分过的内容 和 物品计数为零的内容
return dict([(item, value / freqs[item]) for item, value in preds.items() if item not in userprefs and freqs[item] > 0])
s = SlopeOne()
s.update(dict(alice = dict(squid=1.0, cuttlefish=4.0), bob = dict(squid=1.0, cuttlefish=1.0, octupus=3.0)))
prediction = s.predict(dict(squid=3.0, cuttlefish=4.0))
for item, rating in prediction.items():
print(item+":\t"+str(rating))
注意的是文章中的iteritems以迭代器对象，返回键值对儿(Python3中不再支持)，改用iterms