Neo4j 做推荐 (8)—— 协同过滤(利用电影评级)

协同过滤:

使用网络中其他用户的首选项,评级和操作来查找要推荐的项目。

(买这个东西的用户,还买了那个东西)

用户Misty Williams的所有评分


1
2
3
4
// Show all ratings by Misty Williams
MATCH (u:User {name: "Misty Williams"})
MATCH (u)-[r:RATED]->(m:Movie)
RETURN *;

查找Misty的平均评分:


1
2
3
4
// Show all ratings by Misty Williams
MATCH (u:User {name: "Misty Williams"})
MATCH (u)-[r:RATED]->(m:Movie)
RETURN avg(r.rating) AS average;

哪些是Misty 评分超过平均分的电影:


1
2
3
4
5
6
7
// What are the movies that Misty liked more than average?
MATCH (u:User {name: "Misty Williams"})
MATCH (u)-[r:RATED]->(m:Movie)
WITH u, avg(r.rating) AS average
MATCH (u)-[r:RATED]->(m:Movie)
WHERE r.rating > average
RETURN m;

由此,通过计算Misty 评过分的电影,而且找出受到他好评的电影,推荐给其他用户,就是协同过滤最基本的做法。

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