基于nodejs实现协同过滤算法

协同过滤算法是一种推荐系统算法，它可以根据用户的历史行为推荐给用户可能感兴趣的物品。下面是基于nodejs实现协同过滤算法的思路：

1. 首先需要收集用户对物品的评分数据，可以使用数据库或者文件存储。

2. 接着需要计算用户之间的相似度，常用的方法有欧几里得距离和皮尔逊相关系数。这里我们使用皮尔逊相关系数来计算用户之间的相似度。

3. 计算出每个用户的相似度后，就可以根据其他用户的评分数据来推荐物品了。常用的推荐方法有基于用户和基于物品两种。这里我们使用基于用户的推荐方法。

4. 实现基于用户的推荐方法需要为每个用户找到最相似的K个用户，然后选出这K个用户中的评分最高的物品作为推荐结果。

5. 最后需要将推荐结果呈现给用户。可以使用web应用程序或者命令行工具来实现。

下面是一个简单的基于nodejs实现协同过滤算法的代码示例：

// 加载依赖模块
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const readline = require('readline');

// 定义用户评分数据文件路径
const DATA_PATH = path.resolve(__dirname, 'data.json');

// 定义需要推荐的用户和要推荐的物品数量
const RECOMMEND_USER = 'user1';
const RECOMMEND_SIZE = 5;

// 读取用户评分数据
const data = JSON.parse(fs.readFileSync(DATA_PATH));

// 计算用户之间的相似度
function similarity(user1, user2) {
  let avg1 = 0, avg2 = 0, count = 0;
  for (let item in data[user1]) {
    if (item in data[user2]) {
      avg1 += data[user1][item];
      avg2 += data[user2][item];
      count++;
    }
  }
  if (count === 0) {
    return 0;
  }
  avg1 /= count;
  avg2 /= count;

  let numerator = 0, denominator1 = 0, denominator2 = 0;
  for (let item in data[user1]) {
    if (item in data[user2]) {
      numerator += (data[user1][item] - avg1) * (data[user2][item] - avg2);
      denominator1 += Math.pow(data[user1][item] - avg1, 2);
      denominator2 += Math.pow(data[user2][item] - avg2, 2);
    }
  }
  if (denominator1 === 0 || denominator2 === 0) {
    return 0;
  }
  return numerator / (Math.sqrt(denominator1) * Math.sqrt(denominator2));
}

// 查找和指定用户最相似的K个用户
function similarUsers(user, k) {
  const users = [];
  for (let otherUser in data) {
    if (otherUser !== user) {
      users.push({
        user: otherUser,
        similarity: similarity(user, otherUser)
      });
    }
  }
  users.sort((a, b) => b.similarity - a.similarity);
  return users.slice(0, k);
}

// 为指定用户推荐物品
function recommend(user, k) {
  const candidates = {};
  for (let otherUser of similarUsers(user, k)) {
    for (let item in data[otherUser.user]) {
      if (!(item in data[user])) {
        if (!(item in candidates)) {
          candidates[item] = {
            score: 0,
            count: 0
          };
        }
        candidates[item].score += data[otherUser.user][item] * otherUser.similarity;
        candidates[item].count++;
      }
    }
  }
  const recommendations = [];
  for (let item in candidates) {
    candidates[item].score /= candidates[item].count;
    recommendations.push({
      item: item,
      score: candidates[item].score
    });
  }
  recommendations.sort((a, b) => b.score - a.score);
  return recommendations.slice(0, RECOMMEND_SIZE);
}

// 将推荐结果打印到控制台
function printRecommendations(recommendations) {
  console.log(`Recommend ${RECOMMEND_SIZE} items for ${RECOMMEND_USER}:`);
  for (let result of recommendations) {
    console.log(`- ${result.item} (score: ${result.score.toFixed(2)})`);
  }
}

// 读取用户输入并执行推荐操作
const rl = readline.createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout
});
rl.question('Please enter user ID: ', (user) => {
  const recommendations = recommend(user, 3);
  printRecommendations(recommendations);
  rl.close();
});