Python als
时间: 2023-11-29 12:44:29 浏览: 57
python-spark-recsys:Python ALS推荐器系统示例
ALS(Alternating Least Squares)算法是一种常用的协同过滤推荐算法。下面是一个简单的Python实现过程:
```python
import numpy as np
# 定义ALS类
class ALS:
def __init__(self, ratings, K, alpha, lam, max_iter):
"""
:param ratings: 用户评分矩阵,字典类型,键为用户ID,值为字典类型,键为物品ID,值为评分
:param K: 隐向量维度
:param alpha: 学习率
:param lam: 正则化参数
:param max_iter: 最大迭代次数
"""
self.ratings = ratings
self.K = K
self.alpha = alpha
self.lam = lam
self.max_iter = max_iter
# 初始化用户向量和物品向量
self.user_vectors, self.item_vectors = self.init_vectors()
def init_vectors(self):
"""
初始化用户向量和物品向量
"""
user_vectors = {}
item_vectors = {}
for user_id in self.ratings.keys():
user_vectors[user_id] = np.random.normal(size=self.K)
for item_id in self.ratings[self.ratings.keys()[0]].keys():
item_vectors[item_id] = np.random.normal(size=self.K)
return user_vectors, item_vectors
def train(self):
"""
训练模型
"""
for step in range(self.max_iter):
for user_id in self.ratings.keys():
for item_id in self.ratings[user_id].keys():
# 预测评分
rating_hat = np.dot(self.user_vectors[user_id], self.item_vectors[item_id])
# 计算误差
error = self.ratings[user_id][item_id] - rating_hat
# 更新用户向量和物品向量
self.user_vectors[user_id] += self.alpha * (error * self.item_vectors[item_id] - self.lam * self.user_vectors[user_id])
self.item_vectors[item_id] += self.alpha * (error * self.user_vectors[user_id] - self.lam * self.item_vectors[item_id])
def predict(self, user_id, item_id):
"""
预测用户对物品的评分
"""
rating_hat = np.dot(self.user_vectors[user_id], self.item_vectors[item_id])
return rating_hat
```
以上是一个简单的Python实现过程,更详细的注释请参考代码。如果你想了解更多关于ALS算法的知识,可以参考推荐系统领域的相关书籍和论文。
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