解释代码import numpy as np import pandas as pd #数据文件格式用户id、商品id、评分、时间戳 header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open( "u.data", "r") as file_object: df=pd.read_csv(file_object,sep='\t',names=header) #读取u.data文件 print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Mumber of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity #计算用户相似度 user_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity.shape) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于用户相似度矩阵的 if type == 'user': mean_user_ratings = ratings.mean(axis=1) ratings_diff = (ratings - mean_user_ratings[:, np.newaxis] ) pred =mean_user_ratings[:, np.newaxis] + np.dot(similarity, ratings_diff)/ np.array( [np.abs(similarity).sum(axis=1)]).T print(u"预测值: ", pred.shape) return pred # 预测结果 user_prediction = predict(train_data_matrix, user_similarity, type='user') print(user_prediction)
时间: 2024-01-24 10:19:09 浏览: 28
这段代码实现了基于用户相似度的推荐系统。首先,代码读取了一个包含用户ID、商品ID、评分和时间戳的数据文件,并将其存储在一个Pandas数据框中。然后,代码将数据集分为训练集和测试集,并将它们转换为用户-物品矩阵。接下来,代码使用余弦相似度计算了用户之间的相似度矩阵,并定义了一个函数来预测用户对未评分物品的评分。函数中使用了用户相似度矩阵来计算预测评分值。最后,代码使用训练集数据和用户相似度矩阵来预测所有用户对所有商品的评分,并将结果存储在一个矩阵中。
相关问题
解释代码:import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFreme
这段代码导入了三个库:NumPy、Pandas和Pandas中的DataFrame类。
- `import numpy as np`:这行代码将NumPy库导入,并将其命名为“np”,这是一个惯例。这样做的好处是,可以用np来代替numpy,使代码更简洁易读。
- `import pandas as pd`:这行代码将Pandas库导入,并将其命名为“pd”,同样也是一个惯例。这样做的好处是,可以用pd来代替pandas,使代码更简洁易读。
- `from pandas import DataFrame`:这行代码从Pandas库中导入DataFrame类。这个类是Pandas中最常用的数据结构之一,用于处理表格数据。
综上,这段代码的作用是导入NumPy和Pandas库,并从Pandas库中导入DataFrame类,以便在代码中使用这些库和类。
解释代码import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import math import random
这段代码是在Python中导入一些常用的第三方库和模块,具体解释如下:
- numpy:是Python的一个开源数值计算扩展库,提供了许多高级的数值编程工具,如矩阵数据类型、矢量处理等,用于处理科学计算、数据分析和机器学习等领域。
- pandas:是一个数据分析库,提供了数据结构和数据分析工具,包括Series、DataFrame等,用于数据清理、数据处理、数据分析和数据可视化等。
- matplotlib:是Python的一个绘图库,提供了丰富的绘图工具,用于生成各种类型的静态、动态、交互式的图形和数据可视化。
- math:是Python的一个数学库,提供了各种数学函数和常量,如三角函数、指数函数、对数函数等,用于数学计算和科学计算。
- random:是Python的一个随机数库,提供了生成随机数序列的函数,用于模拟随机性和随机实验。
这些库和模块都是Python数据分析和科学计算的基础工具,可以大大提高数据分析和科学计算的效率和准确性。