基于物品推荐的协同过滤的功能模块图Python
时间: 2023-08-01 19:14:30 浏览: 46
好的,基于物品推荐的协同过滤的功能模块图Python可以参考下面的代码实现:
```python
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
class ItemCF(object):
def __init__(self, train_matrix, k, sim_func):
# train_matrix: user-item矩阵
# k: 取相似度最高的k个物品
# sim_func: 相似度计算函数
self.train_matrix = train_matrix
self.k = k
self.sim_func = sim_func
self.item_sim_matrix = None
def _item_similarity(self):
# 计算物品之间的相似度
item_num = self.train_matrix.shape[1]
self.item_sim_matrix = np.zeros((item_num, item_num))
for i in range(item_num):
for j in range(item_num):
if i != j:
self.item_sim_matrix[i, j] = self.sim_func(self.train_matrix[:, i], self.train_matrix[:, j])
def predict(self, user_id, top_n):
# 预测用户对物品的评分
if self.item_sim_matrix is None:
self._item_similarity()
user_items = self.train_matrix[user_id, :].toarray()
user_items[user_items > 0] = 1
item_scores = np.dot(user_items, self.item_sim_matrix)
item_scores = np.multiply(item_scores, 1 - user_items)
sorted_items = np.argsort(-item_scores)[0][:top_n]
return sorted_items
```
该代码实现了ItemCF算法的核心功能,主要包括计算物品之间的相似度、预测用户对物品的评分等。其中,`train_matrix`为用户-物品矩阵,`k`为取相似度最高的k个物品,`sim_func`为相似度计算函数。我们可以根据具体的需求选择不同的相似度计算函数,比如余弦相似度、欧几里得距离等。
希望这个回答对您有所帮助!