矩阵分解推荐算法python

在Python中，可以使用Surprise库实现矩阵分解推荐算法。下面是一个简单的示例代码：

from surprise import Dataset, Reader, SVD
from surprise.model_selection import cross_validate

# 加载数据集
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
# 构造读取器
reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep='\t')
# 加载数据集
data = Dataset.load_from_file('path/to/dataset', reader=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，上述代码中的数据集可以使用内置数据集（如`ml-100k`）也可以自己构造。同时，需要根据自己的数据集调整读取器中的参数。

相关问题

矩阵分解推荐算法python自己构造

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：

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。

矩阵分解推荐算法python自己构造不用内置函数

可以使用NumPy库自己构造一个评分矩阵，然后调用`load_from_nparray`方法加载数据集。下面是一个示例代码：

import numpy as np
from surprise import Dataset, Reader, SVD
from surprise.model_selection import cross_validate

# 构造评分矩阵
ratings = np.array([
    [5, 3, 0, 1],
    [4, 0, 0, 1],
    [1, 1, 0, 5],
    [1, 0, 0, 4],
    [0, 1, 5, 4],
])
# 构造读取器
reader = Reader(rating_scale=(0, 5))
# 加载数据集
data = Dataset.load_from_nparray(ratings, 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)

上述代码中的评分矩阵是一个5行4列的矩阵，表示5个用户对4个物品的评分情况。需要注意的是，评分矩阵中的0表示用户没有对该物品进行评分。在构造读取器时，需要指定评分的范围。