矩阵分解推荐算法python自己构造
时间: 2023-07-25 21:16:28 浏览: 47
如果需要自己构造数据集,可以使用`load_from_df`方法,需要将用户ID、物品ID、评分值按照指定的格式存储在一个`pandas.DataFrame`对象中,然后调用`load_from_df`方法即可。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
from surprise import Dataset, Reader, SVD
from surprise.model_selection import cross_validate
# 构造数据集
data = pd.read_csv('path/to/dataset', sep='\t', names=['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'])
# 构造读取器
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
# 加载数据集
data = Dataset.load_from_df(data[['user_id', 'item_id', 'rating']], reader)
# 使用SVD算法进行矩阵分解
algo = SVD()
# 交叉验证
cross_validate(algo, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5, verbose=True)
```
需要注意的是,构造数据集时需要指定`rating_scale`参数,它表示评分的范围。在上述代码中,我们将评分范围指定为1到5分。如果评分范围不是整数,可以设置`reader`对象的`scale`参数为`True`,表示评分值为浮点数。