有关基于项目的协同过滤算法的预测值计算问题
有个疑问，比如项目有100个最近邻居，但是目标用户对这100个邻居中的极少部分有评分，比如只对5个项目有评分，但是大部分论文中计算预测值时是这么计算的：
，我将未评分值先简单置为0，那么分母就是所有相似度之和，分子却只是那5个目标用户有评分项的加权和，结果通常很小，与实际值相差很大，我想那个分母是不是只用包括最近邻居中用户已评分项的相似度？
我刚计算预测值时分母只累加了已评分项的相似度，邻居300左右时MAE值达到最优值为0.75，正确的做法应该是什么样的？求大神解答啊