聚类协同过滤python
时间: 2023-05-28 08:02:52 浏览: 55
聚类协同过滤(Clustered Collaborative Filtering)是一种基于聚类的协同过滤算法,它将用户或物品聚类成一组,并在每个聚类之间计算相似度,然后通过类似于传统协同过滤算法的方式来推荐。
下面是一个使用Python实现聚类协同过滤算法的示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def get_user_item_matrix(data):
"""
构建用户-物品矩阵
:param data: 数据集
:return: 用户-物品矩阵
"""
user_item_matrix = data.pivot_table(index='user', columns='item', values='rating', fill_value=0)
return user_item_matrix
def get_item_clusters(user_item_matrix, num_clusters):
"""
对物品进行聚类
:param user_item_matrix: 用户-物品矩阵
:param num_clusters: 聚类数
:return: 物品聚类标签
"""
kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters, random_state=0)
item_clusters = kmeans.fit_predict(user_item_matrix.T)
return item_clusters
def get_item_similarities(user_item_matrix, item_clusters):
"""
计算物品之间的相似度
:param user_item_matrix: 用户-物品矩阵
:param item_clusters: 物品聚类标签
:return: 物品相似度矩阵
"""
item_similarities = cosine_similarity(user_item_matrix.T)
for i in range(max(item_clusters) + 1):
items_in_cluster = [j for j, item_cluster in enumerate(item_clusters) if item_cluster == i]
for j in range(i, max(item_clusters) + 1):
items_in_another_cluster = [k for k, item_cluster in enumerate(item_clusters) if item_cluster == j]
similarity = item_similarities[np.ix_(items_in_cluster, items_in_another_cluster)].mean()
item_similarities[np.ix_(items_in_cluster, items_in_another_cluster)] = similarity
item_similarities[np.ix_(items_in_another_cluster, items_in_cluster)] = similarity
return item_similarities
def predict_ratings(user_item_matrix, item_similarities, target_items):
"""
预测目标物品的评分
:param user_item_matrix: 用户-物品矩阵
:param item_similarities: 物品相似度矩阵
:param target_items: 目标物品列表
:return: 预测评分矩阵
"""
user_item_matrix = user_item_matrix.as_matrix()
item_similarities = item_similarities * (item_similarities > 0)
ratings = np.dot(user_item_matrix, item_similarities) / np.dot((item_similarities > 0), user_item_matrix.T)
for i in range(len(target_items)):
ratings[:, target_items[i]] = -np.inf
return ratings
if __name__ == '__main__':
# 读取数据集
data = pd.read_csv("ratings.csv")
# 构建用户-物品矩阵
user_item_matrix = get_user_item_matrix(data)
# 对物品进行聚类
item_clusters = get_item_clusters(user_item_matrix, 5)
# 计算物品之间的相似度
item_similarities = get_item_similarities(user_item_matrix, item_clusters)
# 预测目标物品的评分
target_items = [100, 200, 300]
predicted_ratings = predict_ratings(user_item_matrix, item_similarities, target_items)
```
上面的代码首先读取了一个名为`ratings.csv`的数据集,并使用`get_user_item_matrix()`函数将其转换为用户-物品矩阵。然后使用`get_item_clusters()`函数对物品进行聚类,并使用`get_item_similarities()`函数计算物品之间的相似度矩阵。
最后,使用`predict_ratings()`函数预测了目标物品100、200和300的评分。您可以根据自己的需求修改目标物品列表并运行该代码。