实现基于模型的协同过滤算法的具体代码
时间: 2024-05-09 07:21:41 浏览: 8
由于基于模型的协同过滤算法有很多变种,不同的变种实现的代码也会有所不同。以下是一个简单的基于矩阵分解的协同过滤算法的 Python 代码:
```python
import numpy as np
class MF():
def __init__(self, R, K, alpha, beta, iterations):
"""
初始化函数
:param R: 用户-物品评分矩阵
:param K: 潜在因子个数
:param alpha: 学习率
:param beta: 正则化系数
:param iterations: 迭代次数
"""
self.R = R
self.num_users, self.num_items = R.shape
self.K = K
self.alpha = alpha
self.beta = beta
self.iterations = iterations
def train(self):
self.P = np.random.normal(scale=1. / self.K, size=(self.num_users, self.K))
self.Q = np.random.normal(scale=1. / self.K, size=(self.num_items, self.K))
for _ in range(self.iterations):
for i in range(self.num_users):
for j in range(self.num_items):
if self.R[i, j] > 0:
eij = self.R[i, j] - np.dot(self.P[i, :], self.Q[j, :].T)
self.P[i, :] += self.alpha * (eij * self.Q[j, :] - self.beta * self.P[i, :])
self.Q[j, :] += self.alpha * (eij * self.P[i, :] - self.beta * self.Q[j, :])
return np.dot(self.P, self.Q.T)
```
其中,`R` 是用户-物品评分矩阵,`K` 是潜在因子个数,`alpha` 是学习率,`beta` 是正则化系数,`iterations` 是迭代次数。
算法的训练函数 `train()` 首先随机初始化用户矩阵 `P` 和物品矩阵 `Q`,然后开始迭代更新,直到收敛或达到最大迭代次数。在每次迭代中,对于每一个非零评分值,计算预测评分和实际评分之间的误差,并根据误差更新用户矩阵和物品矩阵。最后返回预测评分矩阵。
使用该算法进行预测的示例代码:
```python
R = np.array([
[5, 3, 0, 1],
[4, 0, 0, 1],
[1, 1, 0, 5],
[1, 0, 0, 4],
[0, 1, 5, 4],
])
mf = MF(R, K=2, alpha=0.1, beta=0.01, iterations=100)
R_pred = mf.train()
print(R_pred)
```
输出:
```
[[4.99468847 3.02024564 4.40343408 1.00571515]
[3.99800458 2.4140196 3.67230001 1.00499997]
[1.02052771 0.95269132 4.12019892 4.981282 ]
[0.99721244 0.7554338 3.55173934 3.98886437]
[1.82408016 1.04230529 4.97811641 3.99449127]]
```
其中,`R` 是原始评分矩阵,`R_pred` 是预测评分矩阵。可以看到,预测评分与原始评分较为接近,说明该算法具有一定的预测能力。