userNo = ratings_df['userId'].max()+1 bookNo = ratings_df['index'].max()+1

这段代码的作用是获取数据集中用户ID和书籍ID的最大值，并将其分别加一，以便为新用户和新书籍创建唯一的ID。具体来说，它使用max()函数获取"ratings_df"数据集中"userId"和"index"列的最大值，然后将其分别加上1，以便为新用户和新书籍创建唯一的ID。这段代码的结果是，我们得到了两个整数变量"userNo"和"bookNo"，它们分别表示新用户的ID和新书籍的ID，这些ID是在原始数据集中未出现过的最小整数值。

相关问题

rating = np.zeros((bookNo,userNo)) #标志位 flag = 0 #获取合并表中的列数 ratings_df_length = np.shape(ratings_df)[0] #遍历矩阵，将书籍的评分填入表中 for index,row in ratings_df.iterrows(): rating[int(row['index']), int(row['userId'])] = row['rating'] flag += 1 print('processed %d, %d left' %(flag,ratings_df_length-flag)) record = rating > 0 record = np.array(record, dtype = int)

这段代码的作用是将评分数据转换为一个二维矩阵，其中每一行代表一个书籍，每一列代表一个用户，矩阵中的每个元素表示对应的用户对该书籍的评分。

首先，它使用np.zeros()函数创建一个大小为(bookNo,userNo)的全零矩阵"rating"，其中bookNo和userNo分别表示书籍和用户的数量。

然后，它使用.iterrows()函数遍历"ratings_df"中的每一行，对于每一行，它将书籍ID和用户ID分别转换为整数，并将评分值赋值给"rating"矩阵中对应的元素。

在遍历时，它还使用"flag"变量记录已经处理的行数，并在屏幕上输出剩余的行数。

接下来，它使用">0"运算符将"rating"矩阵中所有不为零的元素置为1，并将结果存储在"record"变量中。

最后，它使用np.array()函数将"record"变量转换为一个numpy数组，并将其数据类型设置为int。这段代码的结果是，我们得到了一个大小为(bookNo,userNo)的二维矩阵"rating"，其中每个元素表示对应的用户对该书籍的评分，同时还得到了一个与"rating"矩阵大小相同的二维矩阵"record"，其中每个元素为1或0，表示对应的用户是否对该书籍进行了评分。

X_parameters = tf.Variable(tf.random_normal([bookNo, num_features],stddev = 0.35)) Theta_parameters = tf.Variable(tf.random_normal([userNo, num_features],stddev = 0.35)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1e-4) loss = 1/2 * tf.reduce_sum(((tf.matmul(X_parameters, Theta_parameters, transpose_b = True) - rating_norm) * record) ** 2) + 1/2 * (tf.reduce_sum(X_parameters ** 2) + tf.reduce_sum(Theta_parameters ** 2)) train = optimizer.minimize(loss) tf.summary.scalar('loss', loss)

这段代码实现了一个基于TensorFlow的矩阵分解推荐算法。

首先，它定义了两个变量X_parameters和Theta_parameters，它们分别表示书籍和用户的特征矩阵。这两个矩阵的大小分别为[书籍数量，特征数量]和[用户数量，特征数量]。这里使用tf.Variable()函数将它们定义为可训练的变量，并且使用tf.random_normal()函数初始化它们的值为符合正态分布的随机数。

然后，它定义了一个Adam优化器，用于最小化损失函数。这里使用的学习率为1e-4。

接着，它定义了损失函数。这个损失函数是一个基于矩阵分解的推荐算法的常见形式，包括两个部分：一个是预测评分与真实评分之间的差异（差的平方），另一个是正则化项（防止过拟合）。具体来说，它使用tf.matmul()函数计算X_parameters和Theta_parameters的乘积，得到预测的评分矩阵，然后使用tf.reduce_sum()函数计算预测评分与真实评分之间的差异（差的平方），并乘以record矩阵（即评分矩阵是否有值的矩阵，用于过滤掉没有评分的项）。最后，它将正则化项（防止过拟合）加入到损失函数中，其中使用tf.reduce_sum()函数计算X_parameters和Theta_parameters的平方和，并将它们相加。

然后，它使用optimizer.minimize()函数最小化损失函数，以更新X_parameters和Theta_parameters矩阵的值。同时，使用tf.summary.scalar()函数定义了一个损失值的摘要（summary），以便在训练过程中可视化损失函数的变化。