用matlab文件“rating.csv”为电影评分数据集（从“资料”文件夹中查找）。6040个用户（userId）对3900部电影（movieId）进行了评分（rating），分值取值1~5。请完成下列任务(仅提供程序)： （1） 读取该文件，将数值型数据保存为矩阵Data（1000209行3列）。 （2） 根据Data，构建评分矩阵Rating（6040行3900列），将未评分项用0表示。 （3） 分别计算第1个用户与其他6039个用户对应评分向量的相似度（采用余弦度量，即两个向量夹角的余弦值）。 （4） 计算与第1个用户相似度最大的7个用户。

以下是Matlab代码实现：

(1) 读取文件并保存为矩阵Data

Data = csvread('rating.csv',1,0);

(2) 构建评分矩阵Rating

Rating = zeros(6040, 3900);
for i = 1:size(Data,1)
    Rating(Data(i,1),Data(i,2)) = Data(i,3);
end

(3) 计算第1个用户与其他6039个用户对应评分向量的相似度

similarity = zeros(1,6040);
for i = 2:6040
    similarity(i) = dot(Rating(1,:),Rating(i,:))/(norm(Rating(1,:))*norm(Rating(i,:)));
end

(4) 计算与第1个用户相似度最大的7个用户

sorted_sim = sort(similarity,'descend');
top7_sim_index = find(ismember(similarity,sorted_sim(2:8)));

相关问题

用matlab写附件为 MovieLens 提供的电影评分数据集，在数据集中， rating .csv 文件中包含了用户对电影的评分，用户和电影都以各自的 ID 来表示。假定对影片评分相近作为用户之间的相似度衡量标准，请对数据做必要的预处理构造用户﹣影片的评分矩阵，并计算用户的相似度。之后根据用户相似度对用户做聚类分析，并对结果做出合理解释。（解释结果可参考数据集中其他数据文件）

好的，首先需要下载 MovieLens 数据集，然后使用 MATLAB 中的 readtable 函数读取 rating.csv 文件。

读取 rating.csv 文件后，我们可以将用户和电影的评分转换为一个评分矩阵，其中行表示用户，列表示电影，每个元素表示用户对电影的评分。具体操作如下：

% 读取 rating.csv 文件
ratings = readtable('ratings.csv');

% 构造用户-电影评分矩阵
user_ratings = table2array(pivot_table(ratings, 'userId', 'movieId', 'rating'));

% 计算用户之间的相似度
user_similarity = corrcoef(user_ratings);

其中，pivot_table 函数是自定义的用于将数据透视为二维表格的函数。

计算用户相似度后，我们可以使用 MATLAB 中的聚类分析函数进行聚类分析。这里我们使用 kmeans 函数进行聚类分析，具体操作如下：

% 进行聚类分析
num_clusters = 5; % 聚类数
[idx, C] = kmeans(user_similarity, num_clusters);

% 绘制聚类结果
figure;
scatter3(C(:, 1), C(:, 2), C(:, 3), 100, 'k', 'filled');
hold on;
scatter3(user_similarity(:, 1), user_similarity(:, 2), user_similarity(:, 3), 50, idx, 'filled');
legend('Cluster centers', 'Cluster assignments');

其中，kmeans 函数的第一个参数是需要聚类的数据，第二个参数是聚类数，返回值 idx 是每个数据点所属的聚类编号，C 是聚类中心。

绘制聚类结果后，我们可以根据数据集中其他数据文件对聚类结果进行解释。例如，可以对每个聚类分别统计其包含的用户和电影数量，以及用户对电影的平均评分等信息，进一步分析各个聚类的特点和区别。

用matlab写附件为 MovieLens 提供的电影评分数据集，在数据集中， ratings . csv 文件中包含了用户对电影的评分，用户和电影都以各自的 ID 来表示。假定对影片评分相近作为用户之间的相似度衡量标准，请对数据做必要的预处理构造用户﹣影片的评分矩阵，并计算用户的相似度。之后根据用户相似度对用户做聚类分析，并对结果做出合理解释。（解释结果可参考数据集中其他数据文件）

好的，下面是用 MATLAB 对 MovieLens 数据集进行处理的代码：

% 读入数据集
ratings = readtable('ratings.csv');

% 构造用户-电影评分矩阵
matrix = table2array(pivot(ratings, 'userId', 'movieId', 'rating'));
matrix(isnan(matrix)) = 0;

% 计算用户之间的相似度
similarity = pdist(matrix, 'cosine');
similarity = squareform(similarity);

% 将用户聚成3类
idx = kmeans(1 - similarity, 3);

% 读入用户信息
users = readtable('users.csv');

% 将聚类结果添加到 users 数据集中
users.cluster = idx;

% 查看不同聚类的用户特点
T = table();
T.age = splitapply(@mean, users.age, idx);
T.gender_count = splitapply(@length, users.gender, idx);
T.occupation_mode = splitapply(@(x) mode(x{1}), users.occupation, idx);
disp(T);

这段代码与之前的 Python 代码类似，用 `readtable` 函数读入数据集，用 `pivot` 函数构造用户-电影评分矩阵，用 `pdist` 函数计算用户之间的相似度，用 `kmeans` 函数将用户聚成3类，用 `readtable` 函数读入用户信息，用 `splitapply` 函数计算不同聚类的用户特点。

需要注意的是，在计算相似度时，我们使用了 1 减去余弦相似度，因为 `kmeans` 函数使用的是欧几里得距离，而我们希望聚类的是相似度较大的用户。此外，在计算相似度时，我们用了 `squareform` 函数将一维向量转换为二维矩阵，这样可以使代码更加清晰。