频繁项目集与推荐系统中基于项目的协作过滤相比如何？

Question

数据挖掘方法之间的区别：频繁项目集和推荐系统领域的基于项目的协作过滤？

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项目，但我们不知道她是否知道宇宙中存在其他项目。也就是说，她的篮子里是否没有物品Z，因为她知道这件物品并不喜欢它，或者因为她不知道（如果她这样做的话可能会包括它）。

另一方面，基于项目的协作过滤通常包含评分数据。例如，在0.5到5.0的范围内（在MovieLens的情况下）的星级。在这里，我们可以更好地计算项目之间的相似度，因为我们既有积极的一面，也有消极的一面，我们可以做出更明智的猜测，即如果用户不评价项目，她不知道它存在。