把协同过滤的源码实现写给我
时间: 2024-05-02 09:02:06 浏览: 9
好的,以下是基于用户-物品协同过滤算法的 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
class CollaborativeFiltering:
def __init__(self, ratings, K=10, lr=0.01, reg=0.01, epochs=10):
self.ratings = ratings
self.K = K
self.lr = lr
self.reg = reg
self.epochs = epochs
self.n_users, self.n_items = self.ratings.shape
self.P = np.random.normal(size=(self.n_users, K))
self.Q = np.random.normal(size=(self.n_items, K))
def train(self):
for epoch in range(self.epochs):
for u in range(self.n_users):
for i in range(self.n_items):
if self.ratings[u,i] > 0:
error = self.ratings[u,i] - np.dot(self.P[u], self.Q[i])
self.P[u] += self.lr * (error * self.Q[i] - self.reg * self.P[u])
self.Q[i] += self.lr * (error * self.P[u] - self.reg * self.Q[i])
def predict(self):
return np.dot(self.P, self.Q.T)
```
这里实现了基于随机梯度下降(SGD)的协同过滤算法,其中参数 K 表示隐向量的维度,lr 表示学习率,reg 表示正则化系数,epochs 表示训练轮数。在训练时,对于每个用户和物品对,如果该用户对该物品有评分,则根据该评分和当前的隐向量计算误差,并利用 SGD 更新隐向量。在预测时,根据隐向量的点积计算预测评分矩阵。
需要注意的是,该算法只适用于稠密矩阵,对于稀疏矩阵需要进行预处理或使用其他算法。