# 基于用户的协同过滤算法 def user_based_cf(ratings, target_user, k=3): similarities = []#创建一个空列表用于存储目标用户与其他用户的相似度 for user in ratings:#遍历用户评分矩阵中的每个用户 similarities.append(similarity(target_user, user))#计算目标用户与当前用户之间的相似度，并将相似度添加到列表中 similarities = np.array(similarities)#将相似度列表转换为NumPy数 nearest_neighbors = np.argsort(-similarities)[1:k+1]#找到相似度最高的k个邻居用户(相似度按降序 target_user_ratings = target_user.copy()#创建目标用户评分的副本，用于存储预测的评分 for i in range(target_user_ratings.size): if target_user_ratings[i] == 0:#如果目标用户对该项目的评分为0（即未评分），则进行预测 weighted_sum = 0#初始化加权评分总和 weight_sum = 0# 权重总和为0 for neighbor in nearest_neighbors:#遍历最相似的邻居用户 weight = similarities[neighbor]#取当前邻居用户的相似度作为权重 rating = ratings[neighbor][i]#获取邻居用户对当前项目的实际评分 weighted_sum += weight * rating weight_sum += weight#计算加权评分总和和权重总和 if weight_sum != 0:#如果权重总和不为0（避免除以0的情况） target_user_ratings[i] = weighted_sum / weight_sum#如果权重总和不为0（避免除以0的情况） return target_user_ratings

这段代码实现了基于用户的协同过滤算法，其中k表示选择最相似的k个用户进行预测。首先，对于目标用户，计算其与其他用户之间的相似度，并将相似度存储在一个列表中。然后，根据相似度从高到低排序，选择相似度最高的k个用户作为邻居用户。对于目标用户未评分的物品，遍历邻居用户，计算加权评分总和和权重总和，然后用加权评分总和除以权重总和得到预测评分。最后，返回预测评分向量。在代码实现上没有明显的死循环或逻辑错误，因此不会陷入死循环。

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解释下列代码 import numpy as np import pandas as pd #数据文件格式用户id、商品id、评分、时间戳 header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open( "u.data", "r") as file_object: df=pd.read_csv(file_object,sep='\t',names=header) #读取u.data文件 print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Mumber of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity #计算用户相似度 user_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity.shape) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于用户相似度矩阵的 if type == 'user': mean_user_ratings = ratings.mean(axis=1) ratings_diff = (ratings - mean_user_ratings[:, np.newaxis] ) pred =mean_user_ratings[:, np.newaxis] + np.dot(similarity, ratings_diff)/ np.array( [np.abs(similarity).sum(axis=1)]).T print(u"预测值: ", pred.shape) return pred user_prediction = predict(train_data_matrix, user_similarity, type='user') print(user_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) print('User-based CF RMSE: ' + str(rmse(user_prediction, test_data_matrix)))

这段代码是一个基于协同过滤的推荐系统，使用了用户相似度矩阵来预测用户对电影的评分。具体步骤如下：

1. 读取数据文件u.data，包括用户id、商品id、评分和时间戳，并将其转化为pandas的DataFrame格式。
2. 统计用户数量和电影数量，用于后续构建评分矩阵。
3. 将数据集分割成训练集和测试集，其中测试集占20%。
4. 基于训练集构建评分矩阵，将用户对电影的评分存储在train_data_matrix中。
5. 计算用户相似度矩阵，使用余弦相似度来度量用户之间的相似性。
6. 定义预测函数predict，用于预测用户对电影的评分，具体方法是基于用户相似度矩阵来进行加权平均。
7. 使用预测函数对训练集进行预测，将预测结果存储在user_prediction中。
8. 计算预测结果与测试集的均方根误差（RMSE），用于评估推荐系统的准确性。

总体来说，这段代码是一个基本的协同过滤推荐系统，使用了余弦相似度来度量用户之间的相似性，预测用户对电影的评分，并通过RMSE来评估预测的准确性。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('工作簿1.xlsx') # 选择项目的特征列 feature_columns = ['城市', '职业', '幸运色'] # 选择适当的列作为项目的特征 # 将特征列合并为一个文本列 data['combined_features'] = data[feature_columns].apply(lambda x: ' '.join(x.dropna().astype(str)), axis=1) # 创建TF-IDF向量化器 vectorizer = TfidfVectorizer() # 对合并的文本列进行向量化 item_features = vectorizer.fit_transform(data['combined_features']) # 计算项目之间的相似度 similarity_matrix = cosine_similarity(item_features) # print(similarity_matrix.shape) # 为用户推荐项目 user_id = 1 # 假设用户ID为1 user_ratings = data[data['user_id'] == user_id]['rating'] user_ratings = user_ratings.reset_index(drop=True) # 计算用户对项目的评分预测 user_ratings = user_ratings.values.reshape(-1, 1) # 输出推荐的项目 recommended_items = pd.Series(user_ratings[:len(data)], index=data['幸运色']).sort_values(ascending=False) print(recommended_items.head(10))

这段代码是一个简单的项目推荐系统示例。它使用了pandas库来读取Excel文件，numpy库用于数值计算，sklearn库中的TfidfVectorizer类用于将文本向量化，cosine_similarity函数用于计算项目之间的相似度。

首先，代码从Excel文件中读取数据，并选择了一些特征列作为项目的特征。然后，使用lambda函数将特征列合并为一个文本列。

接下来，代码创建了一个TF-IDF向量化器，并使用向量化器将合并的文本列转换为特征矩阵。

然后，代码计算了项目之间的相似度矩阵，并为用户推荐项目。在示例中，假设用户ID为1，通过筛选出用户ID为1的评分数据，并将其转换为一个二维数组。

最后，代码根据用户对项目的评分预测，输出推荐的项目列表。

请注意，这段代码还有一些未使用的变量和注释掉的打印语句。如果需要完整运行代码，请确保数据文件存在，并取消注释相关代码。