for user in user_list: PositiveSample = list(data[data['userId'] == user]['courseId']) N = len(PositiveSample)*ratio SelectSample = popular_items[:(N + len(PositiveSample))] NegativeSamlpe = [i for i in SelectSample if i not in PositiveSample][:N] #得到采样负样本 positive_di = dict.fromkeys(PositiveSample, 1) #正样本标记为1 negative_di = dict.fromkeys(NegativeSamlpe, 0) #负样本标记为0 positive_di.update(negative_di) Sample.setdefault(user, positive_di) #把正负样本写进字典
时间: 2023-06-17 22:07:13 浏览: 53
这段代码是一个针对推荐系统的样本采样过程。对于每一个用户,首先从数据中筛选出该用户喜欢的课程,并将其标记为正样本(1)。然后根据正样本的数量,从所有课程中选择出一些流行的课程作为备选样本,同时确保备选样本中包含所有正样本。接着从备选样本中随机选择一些课程作为负样本,并将其标记为负样本(0)。最后将所有正负样本写入一个字典中,并以用户为键保存在样本字典中。这个样本字典将用于训练推荐模型。
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def SampleSelect(data, Popularity, ratio): ''' :param User:用户课程评分数据集 :param Popularity:字典形式,物品流行度 :param ratio:负样本比例(负样本:正样本) :return:字典形式,用户采样物品。用户id:{物品id:1,..,物品id:0},1代表正样本,0代表负样本 ''' Sample = dict() popular_items = [i[0] for i in sorted(Popularity.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)] # 热门商品降序排列 user_list = set(data['userId']) for user in user_list: PositiveSample = list(data[data['userId'] == user]['courseId']) N = len(PositiveSample)*ratio SelectSample = popular_items[:(N + len(PositiveSample))] NegativeSamlpe = [i for i in SelectSample if i not in PositiveSample][:N] #得到采样负样本 positive_di = dict.fromkeys(PositiveSample, 1) #正样本标记为1 negative_di = dict.fromkeys(NegativeSamlpe, 0) #负样本标记为0 positive_di.update(negative_di) Sample.setdefault(user, positive_di) #把正负样本写进字典 return Sample
这段代码中定义了一个函数SampleSelect,它的参数包括一个用户课程评分数据集、一个字典形式的物品流行度和一个负样本比例。该函数的作用是根据用户评分数据集和物品流行度,输出一个字典形式的用户采样物品,其中每个用户对应一个字典,字典中包含其采样的物品。采样的物品分为正样本和负样本,比例由参数ratio确定。函数中使用了sorted函数和lambda表达式,根据物品流行度对物品进行排序。
enrollments[i].courseId == courseId
这是一个IT类的问题,我可以直接回答。
该语句是一个条件判断语句,用于检查一个数组中的enrollments对象的courseId属性是否等于给定的courseId。如果相等,则条件为真,返回true;否则,条件为假,返回false。这个语句通常用于筛选出特定courseId的enrollments对象。