关于评分分布的思考

对于一部电影，它被一堆人评分了，这些评分具有一些属性，均值，方差，偏差，等等。
目前我在设计一个新的模型，对于每一部电影，我们计算他的平均得分，记为m(i)，那么对于一个用户-电影(u,i)，
我建立如下的模型来估计他的评分

r(u,i) = mu + bu + bi + dot(p[u], q[i]) * h[k]

其中，k = m(i)

这个模型可以不断的变换，比如我们也可以令k = var(i)，也就是说

dot(p[u], q[i]) * h[k]

表示了用户u对具有k属性的电影i的看法。 我仍然用梯度法训练这个模型。结果稍后公布。