Slope One

Cuando uno esta en producción, mientras más replicable en la vida real sea, más util es para el sistema en cuestión. Lemire y Maclachlan[1] dieron el punto de partida a los algoritmos de tipo Slope One, un tipo de Collaborative Filtering (CF) basado en ítemes (IBCF) simplificado con el fin de lograr algoritmos que sean: 1. Fácil de implementar y mantener, 2. Fácil de actualizar, 3. Consultas eficientes, 4. Que soporte escasez de datos (sparcity), 5. precisión. Los algoritmos Slope One se basan el la diferencia de popularidad entre los ítemes. En la lectura mencionada, se comparan los algoritmos propuestos por Lamire y Maclachlan que son: Slope One, Weighted Slope One (toma en consideración la cantidad de ratings) y Bi-Polar Slope One (usa Weighted Slope One para determinar los gustados y no gustados) con algoritmos de los que ya he hablado en entradas anteriores, como Pearson (UBCF), Adjusted Cosine Item-Based (IBCF) y otros algoritmos como Per User Average (predecir que el usuario dara rating a todo como el promedio de los ya dados), Bias From Mean (similar al anterior, pero se ajusta con la desviación de los usuarios). Los resultados del experimento, demostraron que Bi-Polar Slope One, Weighted Slope One y Slope One tienen menor MAE que los algoritmos mencionados anteriormente.

[1] Lemire, D., & Maclachlan, A. (2005, April). Slope One Predictors for Online Rating-Based Collaborative Filtering. In SDM (Vol. 5, pp. 1–5).

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