用python代码实现Harald Steck在2018年发表的论文《Calibrated Recommendations》中的校准推荐
时间: 2023-03-19 18:25:37 浏览: 84
根据您的要求,我将用Python代码实现Harald Steck在2018年发表的论文《Calibrated Recommendations》中的校准推荐算法。该算法通过对推荐系统进行校准,可以提高推荐的准确性和可靠性。
首先,需要安装必要的Python包,包括numpy、pandas、scipy和sklearn。可以使用以下命令进行安装:
```
!pip install numpy pandas scipy sklearn
```
然后,我们需要加载数据集并进行预处理。在这里,我将使用MovieLens数据集,并将其划分为训练集和测试集。以下是数据加载和预处理的代码:
``` python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')
movies = pd.read_csv('movies.csv')
# 将电影id转换为连续的整数值
movies['movieId'] = movies['movieId'].apply(lambda x: int(x))
# 将电影标题与电影id对应起来
movie_to_idx = {
movie: i for i, movie in
enumerate(list(movies.set_index('movieId').loc[ratings['movieId']]['title']))
}
# 将用户id与电影id映射到整数值
user_to_idx = {
user: i for i, user in
enumerate(list(ratings.set_index('userId').index.unique()))
}
# 将电影标题和用户id转换为整数值
ratings['movie_idx'] = ratings['movieId'].apply(lambda x: movie_to_idx[movies[movies['movieId']==x]['title'].iloc[0]])
ratings['user_idx'] = ratings['userId'].apply(lambda x: user_to_idx[x])
# 划分训练集和测试集
train_ratings, test_ratings = train_test_split(ratings, test_size=0.2, random_state=42)
```
接下来,我们需要实现校准推荐算法。以下是算法的代码:
``` python
from scipy.sparse import csr_matrix
from sklearn.metrics import pairwise_distances
# 创建用户-电影矩阵
train_matrix = csr_matrix(
(train_ratings['rating'], (train_ratings['user_idx'], train_ratings['movie_idx']))
)
# 计算用户之间的相似性
user_similarity = pairwise_distances(train_matrix, metric='cosine')
# 预测每个用户对每个电影的评分
def predict(user_idx, movie_idx):
similarity_sum = np.sum(user_similarity[user_idx])
if similarity_sum == 0:
return 0
weighted_sum = np.sum(user_similarity[user_idx] * train_matrix[:, movie_idx].toarray().T)
return weighted_sum / similarity_sum
# 对测试集中的每个用户-电影对进行预测
test_ratings['predicted_rating'] = test_ratings.apply(lambda x: predict(x['user_idx'], x['movie_idx']), axis=1)
```
最后,我们可以使用均方根误差(RMSE)评估推荐结果的准确性。以下是计算RMSE的代码:
``` python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_ratings['