node.js实现协同过滤算法

时间: 2023-11-24 17:51:28 浏览: 45
协同过滤算法是推荐系统中常用的算法之一,而Node.js也可以实现协同过滤算法。下面是一个简单的实现过程: 1.首先,需要安装Node.js和相关的包,例如mathjs和csv-parse。可以使用以下命令进行安装: ```shell npm install mathjs csv-parse ``` 2.接下来,需要读取数据集并将其转换为矩阵。可以使用csv-parse包来读取CSV文件,并使用mathjs包来创建矩阵。以下是一个示例代码: ```javascript const parse = require('csv-parse'); const math = require('mathjs'); // 读取CSV文件 const csvData = 'user,item,rating\n1,101,5\n1,102,3\n2,101,2\n2,102,5\n3,101,5\n3,102,2'; parse(csvData, {columns: true}, (err, data) => { if (err) { console.error(err); return; } // 将数据转换为矩阵 const users = math.unique(data.map(d => d.user)).sort(); const items = math.unique(data.map(d => d.item)).sort(); const ratings = math.zeros(users.length, items.length); data.forEach(d => { const i = items.indexOf(d.item); const j = users.indexOf(d.user); ratings.set([j, i], parseInt(d.rating)); }); }); ``` 3.然后,需要计算用户之间的相似度。可以使用余弦相似度来计算用户之间的相似度。以下是一个示例代码: ```javascript // 计算用户之间的相似度 const similarities = math.zeros(users.length, users.length); for (let i = 0; i < users.length; i++) { for (let j = i + 1; j < users.length; j++) { const ri = ratings.subset(math.index(i, math.range(0, items.length))); const rj = ratings.subset(math.index(j, math.range(0, items.length))); const numerator = math.sum(math.dotMultiply(ri, rj)); const denominator = math.sqrt(math.sum(math.square(ri))) * math.sqrt(math.sum(math.square(rj))); similarities.set([i, j], numerator / denominator); similarities.set([j, i], numerator / denominator); } } ``` 4.最后,需要预测用户对未评分物品的评分。可以使用加权平均数来预测用户对未评分物品的评分。以下是一个示例代码: ```javascript // 预测用户对未评分物品的评分 const userIndex = users.indexOf(1); const itemIndex = items.indexOf(103); const unratedItems = ratings.subset(math.index(userIndex, math.range(0, items.length))).toArray().map((r, i) => r === 0 ? i : -1).filter(i => i !== -1); const similaritiesToUser = similarities.subset(math.index(math.range(0, users.length), userIndex)); const similaritiesToUserFiltered = similaritiesToUser.toArray().map((s, i) => unratedItems.includes(i) ? s : 0); const ratingsOfSimilarUsers = ratings.subset(math.index(math.range(0, users.length), math.index(unratedItems, math.range(0, items.length)))); const weightedRatingsOfSimilarUsers = math.dotMultiply(ratingsOfSimilarUsers, similaritiesToUserFiltered).toArray().map(r => math.sum(r)).map((r, i) => r / math.sum(similaritiesToUserFiltered.toArray().map((s, j) => s * (ratingsOfSimilarUsers.subset(math.index(j, i)) !== 0 ? 1 : 0)))); const predictedRating = math.sum(weightedRatingsOfSimilarUsers) / math.sum(similaritiesToUserFiltered); console.log(predictedRating); ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

no-vnc和node.js实现web远程桌面的完整步骤

主要给大家介绍了关于no-vnc和node.js实现web远程桌面的完整步骤,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧
recommend-type

利用Vue.js+Node.js+MongoDB实现一个博客系统(附源码)

本文主要介绍了利用Vue.js+Node.js+MongoDB实现一个博客系统,这个博客使用Vue做前端框架,Node+express做后端,数据库使用的是MongoDB。实现了用户注册、用户登录、博客管理、文章编辑、标签分类等功能,需要的朋友...
recommend-type

redux+react+router+node.js

redux+react+router+node.js(redux+react router+node.js全栈开发.doc)
recommend-type

node.js通过url读取文件

本文实例为大家分享了node.js通过url读取文件的具体代码,供大家参考,具体内容如下 在浏览器地址栏中输入127.0.0.1:3000和127.0.0.1:3000/node时,读取node.html文件,输入127.0.0.1:3000/banner时读取banner.json...
recommend-type

Vue + Node.js + MongoDB图片上传组件实现图片预览和删除功能详解

主要介绍了Vue + Node.js + MongoDB图片上传组件实现图片预览和删除功能,结合实例形式详细分析了Vue + Node.js + MongoDB基于图片上传组件实现图片预览和删除功能相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB正态分布协方差分析:揭示正态分布变量之间的协方差

![MATLAB正态分布协方差分析:揭示正态分布变量之间的协方差](https://site.cdn.mengte.online/official/2021/11/20211128213137293.png) # 1. 正态分布概述 正态分布,又称高斯分布,是统计学中最重要的连续概率分布之一。它广泛应用于自然科学、社会科学和工程领域。 正态分布的概率密度函数为: ``` f(x) = (1 / (σ√(2π))) * exp(-(x - μ)² / (2σ²)) ``` 其中: - μ:正态分布的均值 - σ:正态分布的标准差 - π:圆周率 正态分布具有以下特性: - 对称性:
recommend-type

我正在开发一款个人碳足迹计算app,如何撰写其需求分析文档,请给我一个范例

为了更全面、清晰地定义个人碳足迹计算app的需求,需求分析文档应该包含以下内容: 1.项目简介:对该app项目的概述及目标进行说明。 2.用户分析:包括目标用户群、用户需求、行为等。 3.功能需求:对app的基本功能进行定义,如用户登录、数据录入、数据统计等。 4.非功能需求:对使用app的性能和质量等进行定义,如界面设计、数据安全、可扩展性等。 5.运行环境:包括app的开发环境和使用环境。 下面是一个范例: 需求分析文档 1. 项目简介 该app项目旨在为用户提供一款方便、易用、可定制的个人碳足迹计算平台,以促进环保和可持续性发展。 2. 用户分析 目标用户群:全球关
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。