표 2-3은 사실 손님이 물건에 평가를 매긴 평가행렬(rating matrix)이다. 이제 손님 간 유사한 정도를 알려주는 유사도로 구성된 유사도행렬(similarity matrix)을 구해보자.
▼ 표 2-4 손님 간 유사도행렬
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손님 1 |
손님 2 |
손님 3 |
손님 4 |
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손님 1 |
0 |
0.13 |
0 |
0.28 |
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손님 2 |
0.13 |
0 |
0.61 |
0.97 |
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손님 3 |
0 |
0.61 |
0 |
0.59 |
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손님 4 |
0.28 |
0.97 |
0.59 |
0 |
앞서 얘기한 바와 같이 손님 2와 4는 아주 유사하게 나타났다. 이제 이 유사도행렬을 이용해서 손님 2에게 치킨을 추천해보자.
먼저 평가행렬과 유사도행렬을 곱해보자.
▲ 그림 2-12 평가행렬과 유사도행렬의 곱