“@Override public double itemSimilarity(long itemID1, long itemID2) throws Exception{ PreferenceArray xPrefs = dataModel.getPreferencesForItem(itemID1); PreferenceArray yPrefs = dataModel.getPreferencesForItem(itemID2); int xLength = xPrefs.length(); int yLength = yPrefs.length(); if (xLength == 0 || yLength == 0) { return Double.NaN; } long xIndex = xPrefs.getUserID(0); long yIndex = yPrefs.getUserID(0); int xPrefIndex = 0; int yPrefIndex = 0; double sumX = 0.0; double sumX2 = 0.0; double sumY = 0.0; double sumY2 = 0.0; double sumXY = 0.0; double sumXYdiff2 = 0.0; int count = 0; while (true) { int compare = Long.compare(xIndex, yIndex); if (compare == 0) { double x = xPrefs.getValue(xPrefIndex); double y = yPrefs.getValue(yPrefIndex); sumXY += x * y; sumX += x; sumX2 += x * x; sumY += y; sumY2 += y * y; double diff = x - y; sumXYdiff2 += diff * diff; count++; } if (compare <= 0) { if (++xPrefIndex == xLength) { break; } xIndex = xPrefs.getUserID(xPrefIndex); } if (compare >= 0) { if (++yPrefIndex == yLength) { break; } yIndex = yPrefs.getUserID(yPrefIndex); } } double meanX = sumX / count; double meanY = sumY / count; double numerator = sumXY - sumX * sumY / count; double denominator = Math.sqrt((sumX2 - sumX * meanX) * (sumY2 - sumY * meanY)); if (denominator == 0.0) { return Double.NaN; } double result = numerator / denominator; if (!Double.isNaN(result)) { result = normalizeWeightResult(result, count, cachedNumUsers); } return result; }” 解释代码
时间: 2023-12-03 13:02:53 浏览: 44
这段代码是一个实现了ItemSimilarity接口的类中的itemSimilarity方法。该方法用于计算两个物品的相似度,并返回相似度值。
具体实现过程如下:
1. 获取两个物品的PreferenceArray,PreferenceArray是用于存储用户对物品评分的数据结构。
2. 判断两个PreferenceArray的长度是否为0,如果有一个为0则返回Double.NaN(表示无法计算相似度)。
3. 初始化一些变量用于计算相似度,包括sumX、sumX2、sumY、sumY2、sumXY、sumXYdiff2和count。
4. 通过while循环遍历两个PreferenceArray,将相同用户对两个物品的评分进行相似度计算。
5. 计算相似度的分子和分母。
6. 如果分母为0,则返回Double.NaN。
7. 对相似度进行归一化处理,并返回结果。
其中,normalizeWeightResult方法是对计算结果进行归一化的方法。cachedNumUsers是用于缓存用户数量的变量。
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“@Override public double userSimilarity(long userID1, long userID2) throws Exception { PreferenceArray xPrefs = dataModel.getPreferencesFromUser(userID1); PreferenceArray yPrefs = dataModel.getPreferencesFromUser(userID2); int xLength = xPrefs.length(); int yLength = yPrefs.length(); if (xLength == 0 || yLength == 0) { return Double.NaN; } long xIndex = xPrefs.getItemID(0); long yIndex = yPrefs.getItemID(0); int xPrefIndex = 0; int yPrefIndex = 0; double sumX = 0.0; double sumX2 = 0.0; double sumY = 0.0; double sumY2 = 0.0; double sumXY = 0.0; double sumXYdiff2 = 0.0; int count = 0; while (true) { int compare = Long.compare(xIndex, yIndex); if (compare == 0) { double x = xPrefs.getValue(xPrefIndex); double y = yPrefs.getValue(yPrefIndex); sumXY += x * y; sumX += x; sumX2 += x * x; sumY += y; sumY2 += y * y; double diff = x - y; sumXYdiff2 += diff * diff; count++; } if (compare <= 0) { if (++xPrefIndex >= xLength) { if (yIndex == Long.MAX_VALUE) { break; } xIndex = Long.MAX_VALUE; } else { xIndex = xPrefs.getItemID(xPrefIndex); } } if (compare >= 0) { if (++yPrefIndex >= yLength) { if (xIndex == Long.MAX_VALUE) { break; } yIndex = Long.MAX_VALUE; } else { yIndex = yPrefs.getItemID(yPrefIndex); } } } double meanX = sumX / count; double meanY = sumY / count; double numerator = sumXY - sumX * sumY / count; double denominator = Math.sqrt((sumX2 - sumX * meanX) * (sumY2 - sumY * meanY)); if (denominator == 0.0) { return Double.NaN; } double result = numerator / denominator; if (!Double.isNaN(result)) { result = normalizeWeightResult(result, count, cachedNumItems); } return result; }” 解释代码
这段代码实现了基于用户的相似度计算方法,其中输入参数为userID1和userID2,分别表示两个用户的ID。该代码通过调用dataModel.getPreferencesFromUser方法获取到这两个用户的评分数据,然后计算它们之间的相似度。具体实现如下:
1. 从dataModel中获取userID1和userID2对应用户的PreferenceArray;
2. 如果其中一个用户没有评分数据,则返回NaN;
3. 获取xPrefs和yPrefs的长度,分别为xLength和yLength;
4. 通过getItemID方法获取xPrefs和yPrefs中第一个评分项的ID,分别为xIndex和yIndex;
5. 初始化xPrefIndex和yPrefIndex为0,表示当前正在处理的评分项在xPrefs和yPrefs中的索引;
6. 初始化sumX、sumX2、sumY、sumY2、sumXY、sumXYdiff2和count;
7. 进入while循环,一直进行以下操作:
a. 比较xIndex和yIndex大小,如果相等则将当前评分项的值加入到sumX、sumX2、sumY、sumY2、sumXY、sumXYdiff2中,并将count加1;
b. 如果xIndex小于yIndex,则将xPrefIndex加1,如果xPrefIndex等于xLength,则将xIndex设置为Long.MAX_VALUE,否则将xIndex设为xPrefs中下一个评分项的ID;
c. 如果yIndex小于xIndex,则将yPrefIndex加1,如果yPrefIndex等于yLength,则将yIndex设置为Long.MAX_VALUE,否则将yIndex设为yPrefs中下一个评分项的ID;
8. 计算meanX、meanY、numerator和denominator;
9. 如果denominator为0,则返回NaN;
10. 如果result不为NaN,则调用normalizeWeightResult方法对其进行归一化处理;
11. 返回最终的相似度值result。
其中,normalizeWeightResult方法的作用是对相似度值进行归一化处理,以解决“长尾问题”,即当用户评分数据很少时,相似度计算结果可能会受到极端评分值的影响。具体实现方式为将相似度值乘以一个权重因子,该权重因子与用户评分数和总评分数有关。
“ @Override public double[] itemSimilarities(long itemID1, long[] itemID2s) throws Exception { int length = itemID2s.length; double[] result = new double[length]; for (int i = 0; i < length; i++) { result[i] = itemSimilarity(itemID1, itemID2s[i]); } return result; }” 解释代码
这段代码是一个方法的实现,方法名为itemSimilarities,它接受两个参数:一个长整型的itemID1和一个长整型数组itemID2s。该方法的作用是计算itemID1和itemID2s数组中每个元素之间的相似度,并将结果存储在一个double类型的数组中返回。
首先,该方法获取itemID2s数组的长度,然后创建一个double类型的数组result,长度为itemID2s数组的长度。
接下来,该方法通过一个for循环遍历itemID2s数组中的每个元素,并调用另一个方法itemSimilarity,计算itemID1和itemID2s[i]之间的相似度,将结果存储在result数组中。
最后,该方法返回result数组。
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