解释代码# # 根据余弦相似性建立邻近性矩阵 # ratings_pivot=ratings.pivot('user','movie_id','rating') # ratings_pivot.fillna(value=0) # m,n=ratings_pivot.shape # userdist=np.zeros([m,m]) # for i in range(m): # for j in range(m): # userdist[i,j]=np.dot(ratings_pivo

这段代码是利用余弦相似性建立邻近性矩阵的一种实现方式。

首先，代码读取了一个包含用户对电影评分数据的DataFrame对象ratings，然后将这个DataFrame对象转换为一个矩阵ratings_pivot，其中每行代表一个用户，每列代表一部电影，矩阵中的每个元素代表用户对电影的评分。fillna函数用0填充了矩阵中的缺失值。

接下来，代码定义了一个m x m的二维数组userdist，用于存储用户间的相似度。对于每一对用户i和j，代码计算了它们的余弦相似度，并将结果存储在userdist[i,j]中。余弦相似度的计算方式是将每个用户对应的评分向量看作是一个向量，然后计算它们之间的余弦相似度。具体来说，代码使用了numpy库的dot函数计算了两个向量之间的点积，然后将点积除以两个向量的模长的乘积，得到了余弦相似度。

最后，代码返回了userdist数组，即用户间的相似度矩阵。这个矩阵可以用于推荐系统中的基于用户的协同过滤算法，例如找到与某个用户最相似的一组用户，然后根据这组用户的评分来预测该用户对某个电影的评分。

相关问题

利用余炫相似性建立邻近性矩阵进行电影分析的代码

以下是一个利用余弦相似性建立邻近性矩阵的电影分析代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 读取电影评分数据
rating_df = pd.read_csv('ratings.csv')

# 构建电影评分矩阵
rating_matrix = rating_df.pivot_table(index='userId', columns='movieId', values='rating')

# 填充缺失值
rating_matrix.fillna(0, inplace=True)

# 计算余弦相似度矩阵
movie_similarity = cosine_similarity(rating_matrix.T)

# 构建邻近性矩阵
movie_neighbors = pd.DataFrame(movie_similarity, index=rating_matrix.columns, columns=rating_matrix.columns)

# 打印邻近性矩阵
print(movie_neighbors)

这个代码示例假设你已经有了一个包含电影评分数据的CSV文件（文件名为ratings.csv），其中包括每个用户对于每个电影的评分。代码读取这个CSV文件，构建电影评分矩阵，然后使用sklearn库的cosine_similarity函数计算电影间的余弦相似度矩阵。最后，代码利用这个余弦相似度矩阵构建邻近性矩阵，并打印出来。

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) new_popular = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_popular: new_popular[new] = 0 new_popular[new] += 1 new_count = len(new_popular) print('Total movie number = %d' % new_count) print('Build user co-rated news matrix ...') new_sim_matrix = {} for user, news in trainSet.items(): for m1 in news: for m2 in news: if m1 == m2: continue new_sim_matrix.setdefault(m1, {}) new_sim_matrix[m1].setdefault(m2, 0) new_sim_matrix[m1][m2] += 1 print('Build user co-rated movies matrix success!') print('Calculating news similarity matrix ...') for m1, related_news in new_sim_matrix.items(): for m2, count in related_news.items(): if new_popular[m1] == 0 or new_popular[m2] == 0: new_sim_matrix[m1][m2] = 0 else: new_sim_matrix[m1][m2] = count / math.sqrt(new_popular[m1] * new_popular[m2]) print('Calculate news similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 20 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for new, rating in watched_news.items(): for related_new, w in sorted(new_sim_matrix[new].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:k]: if related_new in watched_news: continue rank.setdefault(related_new, 0) rank[related_new] += w * float(rating) rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

这段代码是一个电影推荐系统的实现。下面是对代码的逐行分析：

1. `import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter`：导入需要使用的库

2. `data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head()`：读取电影评分数据，将其存储在一个DataFrame中，并输出前5行数据

3. `data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating')`：将数据按照用户ID和电影ID进行重塑，创建一个用户-电影评分的矩阵

4. `trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75`：初始化训练集和测试集，并设置训练集占比为0.75

5. `for ele in data.itertuples():`：遍历数据中的每一行

6. `user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating')`：获取每一行数据中的用户ID、电影ID和评分

7. `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`：根据训练集占比将数据划分为训练集和测试集，并统计训练集和测试集中的电影数量

8. `print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len)`：输出训练集和测试集的电影数量

9. `new_popular = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_popular: new_popular[new] = 0 new_popular[new] += 1`：统计每部电影的流行度（出现次数）

10. `new_count = len(new_popular) print('Total movie number = %d' % new_count)`：输出电影总数

11. `new_sim_matrix = {} for user, news in trainSet.items(): for m1 in news: for m2 in news: if m1 == m2: continue new_sim_matrix.setdefault(m1, {}) new_sim_matrix[m1].setdefault(m2, 0) new_sim_matrix[m1][m2] += 1`：构建用户-电影协同过滤矩阵，统计每对电影被多少个用户共同观看过

12. `print('Build user co-rated movies matrix success!')`：输出构建协同过滤矩阵成功信息

13. `for m1, related_news in new_sim_matrix.items(): for m2, count in related_news.items(): if new_popular[m1] == 0 or new_popular[m2] == 0: new_sim_matrix[m1][m2] = 0 else: new_sim_matrix[m1][m2] = count / math.sqrt(new_popular[m1] * new_popular[m2])`：计算电影之间的相似度，使用余弦相似度度量

14. `print('Calculate news similarity matrix success!')`：输出计算电影相似度成功信息

15. `k = 20 n = 10 aim_user = 20`：定义参数，包括推荐电影的数量和目标用户ID

16. `rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for new, rating in watched_news.items(): for related_new, w in sorted(new_sim_matrix[new].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:k]: if related_new in watched_news: continue rank.setdefault(related_new, 0) rank[related_new] += w * float(rating) rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n]`：为目标用户推荐电影，根据用户观看历史和电影相似度计算推荐度，并将推荐度排序输出前n个推荐电影。