比较平均值-SPARQL

有一个对电影进行排名的用户数据集。需要找到与user1口味相似的用户。类似的味道定义如下：代码< >代码>类型>代码> >代码> > AVGR1以及同一类型的代码> USE2 >代码> AVGR2，然后<代码> USE1 和 USE2有类似的味道<代码> ABS（AVGR1-AVGR2）如果没有一些样本数据，很难回答这类问题。以下是一些样本数据，其中有两位用户在喜剧方面的排名相似，但在爱情方面的排名不同：

@前缀：
：a:排名[：流派：喜剧；：价值2]，
[：类型：喜剧；：值3]，
[：类型：喜剧；：值3]，
[：流派：浪漫；：价值7]，
[：流派：浪漫；：价值8]，
[：流派：浪漫；：价值9]。
：b:等级[：流派：喜剧；：价值3]，
[：类型：喜剧；：值3]，
[：流派：喜剧；：价值4]，
[：流派：浪漫；：值0]，
[：流派：浪漫；：价值1]，
[：流派：浪漫；：值0]。

下面是一个查询，用于计算他们在不同类型上的平均排名差异：

前缀：
选择？用户1？用户2？类型（abs（平均值（？值1）-平均值（？值2））作为？差异）{
？user1:ranks[：genre？genre；：value？value1]。
用户2：等级[：流派？流派；：值？值2]。
过滤器（str（？user1）

---------------------------------------------------------
|用户1 |用户2 |类型|差异|
=========================================================
|：a |：b |：喜剧| 0.66666667|
|：a |：b |：浪漫| 7.66666667|
---------------------------------------------------------

现在，您不能对聚合结果进行筛选，必须使用having，因此，要仅获取差异小于某个特定值的值，您可以执行以下操作：

前缀：
选择？用户1？用户2？类型（abs（平均值（？值1）-平均值（？值2））作为？差异）{
？user1:ranks[：genre？genre；：value？value1]。
用户2：等级[：流派？流派；：值？值2]。
过滤器（str（？user1）

--------------------------------------------------------
|用户1 |用户2 |类型|差异|
========================================================
|：a |：b |：喜剧| 0.66666667|
--------------------------------------------------------

如果您不关心实际的差异，除非它低于阈值，您可以将表达式直接放在having中，然后执行以下操作：

选择？用户1？用户2？类型{
#-- ...
}
分组依据？用户1？用户2？类型
具有（abs（avg（？value1）-avg（？value2））<1）

？未在筛选器中定义Rdiff-在SELECT中发生在AS之前

---

试着使用跟在小组后面的have BY。

@nlimits但是这个答案对你有用吗？在如何检索实际排名方面存在差异，但清楚地了解如何进行这一部分（因为您有一个现有的查询）。关于分组和拥有的部分应该很容易翻译，是吗？在查看您的编辑时，似乎您问了一个问题，然后我的答案就解决了（因为您将其纳入了最新版本）。最新版本似乎提出了一个新问题。如果您找到了原始问题的答案，则将答案标记为已接受。如果你有一个新问题，你应该把它作为一个新问题发布，而不是编辑原始问题。通过编辑原件，可以使已发布到其中的答案无效。我已经回滚了该问题（但修订版仍在修订历史记录中可用）。

SELECT ?p ?p1 ?genre (abs (AVG(?rating)-AVG(?ratingp1)) AS ?RDiff)
WHERE{
?p movies:hasRated ?rate.
?p1 foaf:knows ?p.
?rate movies:ratedMovie ?mov.
?rate movies:hasRating ?rating.
?mov movies:hasGenre ?genre.
?p1 movies:hasRated ?ratep1.
?ratep1 movies:ratedMovie ?movp1.
?ratep1 movies:hasRating ?ratingp1.
?movp1 movies:hasGenre ?genre.
FILTER (xsd:float(?Rdiff)<1.0 && ?p=movies:user1)
}
GROUP BY ?p ?p1 ?genre