逐行分析下面的代码：import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head() data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating') trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75 for ele in data.itertuples(): user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating') if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1 print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len) user_sim_matrix = {} print('Building new-user table ...') new_user = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_user: new_user[new] = set() new_user[new].add(user) print('Build new-user table success!') new_count = len(new_user) print('Total new number = %d' % new_count) print('Build user co-rated users matrix ...') for new, users in new_user.items(): for u in users: for v in users: if u == v: continue user_sim_matrix.setdefault(u, {}) user_sim_matrix[u].setdefault(v, 0) user_sim_matrix[u][v] += 1 print('Build user co-rated users matrix success!') print('Calculating user similarity matrix ...') for u, related_users in user_sim_matrix.items(): for v, count in related_users.items(): user_sim_matrix[u][v] = count / math.sqrt(len(trainSet[u]) * len(trainSet[v])) print('Calculate user similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 3 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for v, wuv in sorted(user_sim_matrix[aim_user].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:k]: for new in trainSet[v]: if new in watched_news: continue rank.setdefault(new, 0) rank[new] += wuv rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

这段代码是一个协同过滤推荐算法的实现，主要包括以下步骤：

1. 导入需要的包：random、numpy、pandas、math、itemgetter。

2. 读取评分数据文件，将数据拆分成训练集和测试集，并统计它们的大小。

3. 构建新闻-用户表，记录每个用户评分过的新闻。

4. 构建用户相似度矩阵，记录每个用户与其他用户的相似度。

5. 根据目标用户和相似度矩阵，推荐目标用户可能感兴趣的新闻。

具体实现细节如下：

1. 读取评分数据文件，并将评分数据拆分成训练集和测试集，以随机数的方式将每个评分数据划分到训练集或测试集中。

2. 构建新闻-用户表，记录每个用户评分过的新闻。具体实现是遍历训练集中的每个评分数据，然后将用户和新闻作为字典的键，评分作为字典的值，添加到训练集字典中。

3. 构建用户相似度矩阵，记录每个用户与其他用户的相似度。具体实现是遍历新闻-用户表，对于每个新闻，将评分过该新闻的所有用户记录到一个集合中。然后遍历集合中的每个用户对，计算它们之间的相似度，存储到用户相似度矩阵中。

4. 根据目标用户和相似度矩阵，推荐目标用户可能感兴趣的新闻。具体实现是遍历相似度矩阵中与目标用户相似度最高的k个用户，然后遍历这些用户评分过的新闻，计算每个新闻与目标用户的相似度权重，最后按权重排序，选取前n个新闻作为推荐结果。

相关问题

解释代码：import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFreme

这段代码导入了三个库：NumPy、Pandas和Pandas中的DataFrame类。

- `import numpy as np`：这行代码将NumPy库导入，并将其命名为“np”，这是一个惯例。这样做的好处是，可以用np来代替numpy，使代码更简洁易读。
- `import pandas as pd`：这行代码将Pandas库导入，并将其命名为“pd”，同样也是一个惯例。这样做的好处是，可以用pd来代替pandas，使代码更简洁易读。
- `from pandas import DataFrame`：这行代码从Pandas库中导入DataFrame类。这个类是Pandas中最常用的数据结构之一，用于处理表格数据。

综上，这段代码的作用是导入NumPy和Pandas库，并从Pandas库中导入DataFrame类，以便在代码中使用这些库和类。

解释以下代码：import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns

这段代码的作用是导入Python数据分析和可视化的常用库，具体解释如下：

- `import pandas as pd`：导入pandas库，并将其命名为pd，以便在代码中使用更简短的名称来调用pandas的函数和方法。
- `import numpy as np`：导入numpy库，并将其命名为np，以便在代码中使用更简短的名称来调用numpy的函数和方法。
- `import matplotlib.pyplot as plt`：导入matplotlib库中的pyplot子库，并将其命名为plt，以便在代码中使用更简短的名称来调用matplotlib的可视化函数和方法。
- `%matplotlib inline`：这是一个Jupyter Notebook魔法命令，用于在Notebook中显示matplotlib图形。
- `import seaborn as sns`：导入seaborn库，它是一个基于matplotlib的数据可视化库，提供了更高级的统计图形和更美观的默认样式。同样，将其命名为sns以便在代码中使用更简短的名称来调用seaborn的函数和方法。