protected float doEstimatePreference(long theUserID, long[] theNeighborhood, long itemID) throws Exception { if (theNeighborhood.length == 0) { return Float.NaN; } DataModel dataModel = getDataModel(); double preference = 0.0; double totalSimilarity = 0.0; int count = 0; for (long userID : theNeighborhood) { if (userID != theUserID) { Float pref = dataModel.getPreferenceValue(userID, itemID); if (pref != null) { double theSimilarity = similarity.userSimilarity(theUserID, userID); if (!Double.isNaN(theSimilarity)) { preference += theSimilarity * pref; totalSimilarity += theSimilarity; count++; } } } } if (count <= 0) { return Float.NaN; } return (float) (preference / totalSimilarity); } 解释代码
时间: 2023-12-06 22:40:35 浏览: 21
这段代码是协同过滤推荐算法中的基于用户的邻域方法,用于预测用户对某个物品的评分。具体来说,该方法接收三个参数:用户ID、邻域用户ID数组和物品ID,返回一个float类型的预测评分值。
首先,如果邻域用户ID数组为空,则返回NaN表示无法预测。接着,获取数据模型对象并初始化预测评分值preference、相似度总和totalSimilarity和邻域用户数量count为0。
然后,遍历邻域用户ID数组,对于每个邻域用户ID,排除自身,通过数据模型获取该用户对物品的评分值pref。如果评分值不为空,则计算用户相似度theSimilarity,如果相似度不是NaN,则将相似度乘以评分值加到预测评分值preference,将相似度累加到相似度总和totalSimilarity,邻域用户数量加1。
最后,如果邻域用户数量小于等于0,则返回NaN表示无法预测。否则,将预测评分值preference除以相似度总和totalSimilarity作为最终的预测评分值返回。
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private final class Estimator implements TopItems.Estimator<Long> { private final long theUserID; private final long[] theNeighborhood; Estimator(long theUserID, long[] theNeighborhood) { this.theUserID = theUserID; this.theNeighborhood = theNeighborhood; } @Override public double estimate(Long itemID) throws Exception { return GenericUserBasedRecommender.this.doEstimatePreference(theUserID, theNeighborhood, itemID); } } 解释代码
这段代码是一个私有内部类 `Estimator`,实现了 `TopItems.Estimator` 接口,泛型参数为 `Long`。该接口用于计算某个用户对某个物品的兴趣度或评分。
在 `Estimator` 类中,有两个成员变量 `theUserID` 和 `theNeighborhood` 分别表示目标用户ID和与目标用户相似的一组用户ID。
在 `estimate` 方法中,调用了 `GenericUserBasedRecommender` 类中的 `doEstimatePreference` 方法,计算目标用户对某个物品的预测评分,并返回该评分。这个方法的实现会根据用户相似度和用户历史评分等因素来计算预测评分。
protected float doEstimatePreference(long theUserID, long[] theNeighborhood, long itemID) throws Exception { if (theNeighborhood.length == 0) { return Float.NaN; } DataModel dataModel = getDataModel(); double preference = 0.0; double totalSimilarity = 0.0; int count = 0; for (long userID : theNeighborhood) { if (userID != theUserID) { Float pref = dataModel.getPreferenceValue(userID, itemID); if (pref != null) { double theSimilarity = similarity.userSimilarity(theUserID, userID); if (!Double.isNaN(theSimilarity)) { preference += theSimilarity * pref; totalSimilarity += theSimilarity; count++; } } } } if (count <= 0) { return Float.NaN; } return (float) (preference / totalSimilarity); } 解释代码
这是一个基于用户的协同过滤算法的推荐模型中计算用户对物品的喜好值的方法。下面是代码的解释:
- `theUserID`表示当前用户的ID,`theNeighborhood`表示与当前用户最相似的一组用户,`itemID`表示要预测用户对其喜好程度的物品ID。
- 如果当前用户和最相似用户的数量为0,返回`Float.NaN`,表示无法计算预测值。
- 获得数据模型对象`dataModel`,该对象包含了所有用户和物品之间的交互信息,如用户对物品的评分。
- 初始化`preference`、`totalSimilarity`和`count`三个变量,`preference`表示加权后的用户对物品的喜好值,`totalSimilarity`表示所有相似用户的相似度之和,`count`表示参与计算的相似用户的数量。
- 对于最相似的每个用户,如果该用户不是当前用户,则获取该用户对该物品的评分`pref`,如果该评分不为空,则计算当前用户和该相似用户之间的相似度`theSimilarity`。
- 如果相似度不是`NaN`,则将该相似用户对该物品的评分加权后累加到`preference`中,将该相似用户与当前用户之间的相似度累加到`totalSimilarity`中,`count`加1。
- 如果`count`小于等于0,则返回`Float.NaN`,表示无法计算预测值。
- 否则,返回加权后的用户对物品的喜好值`preference / totalSimilarity`。