协同过滤算法代码简化

协同过滤算法是一种常用的推荐系统算法，可以基于用户历史行为数据或者物品属性数据来进行推荐。代码实现可以分为两个主要步骤：

1. 数据预处理：将原始数据转化成矩阵形式，矩阵中的每一个元素表示用户对某个物品的评分，如果没有评分则为0。

2. 算法实现：计算相似度矩阵和预测评分矩阵。其中相似度矩阵可以使用余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法计算得到，而预测评分矩阵可以使用加权平均等方法计算得到。

简化代码可以采用Python的Scikit-learn库中的Surprise模块来实现，该模块提供了多种协同过滤算法的实现和评估方法，同时也提供了数据读取和处理的接口。以下是基于Surprise模块实现协同过滤算法的简化代码：

from surprise import Dataset, Reader
from surprise import KNNBasic, KNNWithMeans, KNNWithZScore
from surprise.model_selection import cross_validate

# 读取数据
reader = Reader(line_format='user item rating', sep=',', rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_file('ratings.csv', reader=reader)

# 定义算法并评估
algo = KNNBasic()
results = cross_validate(algo, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5, verbose=False)

# 输出结果
for metric in ['test_rmse', 'test_mae']:
    print(f'{metric}: {results[metric].mean()}')

以上代码中，`Dataset.load_from_file()`方法可以根据指定的文件读取数据，`KNNBasic()`则是使用KNN基础版算法进行推荐，`cross_validate()`方法可以进行交叉验证并输出评估结果。