推荐系统库surprise

非常好的选择！Surprise是一个Python开源库，用于构建和分析推荐系统。它包含了许多流行的推荐算法，如基于近邻的算法、矩阵分解算法等等。此外，它还提供了数据集加载、交叉验证、性能度量等功能，方便用户快速搭建推荐系统。如果你需要搭建一个简单而有效的推荐系统，Surprise是一个非常值得尝试的选择。

相关问题

使用是 Python Scikit 系列中的推荐系统库 Surprise (Simple Python Recommendation System Engine) 1进行个性化推荐，要求如下： (a) 数据选用 Movielens 电影评分数据集 “ml-100k”, 采用库中的 train_test_split 函数以 4:1 的 比例划分训练集和测试集; (b) 推荐算法分别选择 UCF 和 ICF(参数设置：cosine 相似度，最大相似邻居数量为 50，最小相似 邻居数量为 10); (c) 评价指标采用 RMSE 和 MAE, 同时输出测试集中每一个用户 Top-5 的电影推荐列表。

好的，这是一个关于使用 Surprise 库进行个性化推荐的问题。下面是我对您的问题的回答：

首先，我们需要下载并导入 Surprise 库，以及加载 Movielens 数据集。这可以通过以下代码完成：

!pip install surprise
from surprise import Dataset
from surprise import Reader

# 加载 Movielens 数据集
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
# 按照指定方式读取数据
reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep='\t')
# 加载数据集，并划分为训练集和测试集
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们需要选择 UCF 和 ICF 算法，并设置参数。这可以通过以下代码完成：

from surprise import KNNWithMeans
from surprise import accuracy

# 使用 UCF 算法
sim_options = {'name': 'cosine', 'user_based': True}
algo_ucf = KNNWithMeans(k=50, min_k=10, sim_options=sim_options)
# 使用 ICF 算法
sim_options = {'name': 'cosine', 'user_based': False}
algo_icf = KNNWithMeans(k=50, min_k=10, sim_options=sim_options)

然后，我们需要使用训练集来训练 UCF 和 ICF 算法，并在测试集上进行评估。这可以通过以下代码完成：

# 训练 UCF 算法
algo_ucf.fit(trainset)
# 在测试集上评估 UCF 算法
predictions_ucf = algo_ucf.test(testset)

# 训练 ICF 算法
algo_icf.fit(trainset)
# 在测试集上评估 ICF 算法
predictions_icf = algo_icf.test(testset)

# 计算 RMSE 和 MAE 指标
rmse_ucf = accuracy.rmse(predictions_ucf)
mae_ucf = accuracy.mae(predictions_ucf)
rmse_icf = accuracy.rmse(predictions_icf)
mae_icf = accuracy.mae(predictions_icf)

最后，我们需要输出测试集中每一个用户 Top-5 的电影推荐列表。这可以通过以下代码完成：

from collections import defaultdict

# 为每个用户获取 Top-5 推荐列表
def get_top_n(predictions, n=5):
    top_n = defaultdict(list)
    for uid, iid, true_r, est, _ in predictions:
        top_n[uid].append((iid, est))
    for uid, user_ratings in top_n.items():
        user_ratings.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        top_n[uid] = user_ratings[:n]
    return top_n

# 获取 UCF 推荐列表
top_n_ucf = get_top_n(predictions_ucf)
# 获取 ICF 推荐列表
top_n_icf = get_top_n(predictions_icf)

# 输出每个用户的 Top-5 推荐列表
for uid, user_ratings in top_n_ucf.items():
    print(uid, [iid for (iid, _) in user_ratings])
    
for uid, user_ratings in top_n_icf.items():
    print(uid, [iid for (iid, _) in user_ratings])

这样，就可以完成个性化推荐的任务，并输出评价指标和测试集中每一个用户 Top-5 的电影推荐列表。

与surprise相似的推荐系统

除了Surprise之外，还有一些与Surprise类似的推荐系统，包括：

1. LightFM：一个基于Python的推荐系统库，提供了多种推荐算法的实现，包括基于矩阵分解的算法和基于内容的算法等。

2. LibRec：一个Java语言的开源推荐系统库，提供了多种推荐算法的实现，包括基于矩阵分解的算法、基于邻域的算法和基于深度学习的算法等。

3. Mahout：一个基于Java和Scala的推荐系统库，提供了多种推荐算法的实现，包括基于矩阵分解的算法、基于邻域的算法和基于随机森林的算法等。

4. TensorFlow Recommenders：一个基于TensorFlow的推荐系统库，提供了多种推荐算法的实现，包括基于矩阵分解的算法和基于深度学习的算法等。

这些推荐系统库都提供了多种推荐算法的实现，可以根据不同的场景和需求选择合适的算法。它们都可以帮助企业提高销售、增强用户黏性、降低营销成本等，具有广泛的应用前景。