解释下列代码# -*- coding: gbk-*- import numpy as np import pandas as pd 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) print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Number 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 item_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix.T) print(u" 物品相似度矩阵 :", item_similarity.shape) print(u"物品相似度矩阵: ", item_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于物品相似度矩阵的 if type == 'item': pred = ratings.dot(similarity) / np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)]) print(u"预测值: ", pred.shape) return pred # 预测结果 item_prediction = predict(train_data_matrix, item_similarity, type='item') print(item_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) item_prediction = np.nan_to_num(item_prediction) print('Item-based CF RMSE: ' + str(rmse(item_prediction, test_data_matrix)))
时间: 2024-01-24 16:19:03 浏览: 42
这段代码主要是实现了基于物品相似度矩阵的推荐系统,具体流程如下:
1. 读取 u.data 数据集文件,用 pandas 库将其转换成 DataFrame 格式,并输出该数据集;
2. 计算该数据集中有多少个用户和多少个物品;
3. 将数据集分为训练集和测试集,其中训练集占 80%;
4. 构建训练集和测试集的评分矩阵,其中行表示用户,列表示物品,值表示评分;
5. 计算物品相似度矩阵,这里使用了 sklearn 库中的 cosine_similarity 方法;
6. 基于物品相似度矩阵,预测测试集中每个用户对每个物品的评分;
7. 计算预测结果与真实评分之间的均方根误差(RMSE),用于评估模型的性能。
需要注意的是,该代码只实现了基于物品相似度矩阵的推荐系统,还可以尝试其他的推荐算法,比如基于用户相似度矩阵的推荐系统。此外,还可以对模型进行参数调优,以获得更好的性能。
相关问题
文件第1行代码:# -*- coding: utf-8 -*-
文件的第一行代码 "# -*- coding: utf-8 -*-" 是用来指定文件的编码方式为 UTF-8。在 Python 2 中,这一行的作用是告诉解释器以 UTF-8 编码方式解析文件中的字符。而在 Python 3 中,默认情况下,所有的源代码文件都被视为使用 UTF-8 编码,因此这一行在 Python 3 中并不是必需的。
UTF-8 是一种通用的字符编码方式,它可以表示几乎所有的字符,包括各种语言的字符和特殊符号。指定文件编码方式为 UTF-8 可以确保在文件中使用各种字符时不会出现编码错误。
如果你的代码中包含了特殊字符或其他非 ASCII 字符,建议在文件的第一行添加 "# -*- coding: utf-8 -*-" 这样的声明,以便告知解释器正确的编码方式。这样可以避免出现编码相关的错误和警告。
请注意,这个声明必须出现在文件的第一行,前面不能有任何其他内容,包括注释。否则,解释器可能无法正确解析该声明。
# -*- coding: utf-8 -*-不起作用
如果`# -*- coding: utf-8 -*-`在你的代码中不起作用,可能是因为你的代码中已经存在其他编码方式的声明,或者编码声明位置不正确。请确保`# -*- coding: utf-8 -*-`在代码文件的开头,并且没有其他编码声明在它之前。
另外,如果你使用的是Python 3.x版本,那么默认的编码方式已经是UTF-8,不需要额外的编码声明。你可以尝试移除`# -*- coding: utf-8 -*-`这行代码,看看问题是否解决。
如果你仍然遇到编码问题,可以尝试使用`encode()`方法将字符串转换为字节序列,并指定合适的编码方式。例如:
```python
my_string = "你好"
encoded_string = my_string.encode('utf-8')
```
这样可以将字符串编码为UTF-8字节序列。希望这些方法能够帮助你解决问题!
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