matlab自己设计一个用户-物品矩阵或者采用网上测试数据集,完成建模、求解、分析全过程的代码

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，我们需要导入测试数据集。这里我将采用MovieLens数据集，它是一个常用的电影评分数据集，你可以在网上下载到。我们将使用其中的100k数据集。

导入数据集后，我们需要对数据进行预处理。这包括将数据分成训练集和测试集，并将评分矩阵转换为用户-物品矩阵。

接着，我们可以使用推荐系统算法来建模和求解用户-物品矩阵。这里我将使用基于矩阵分解的协同过滤算法。

最后，我们可以分析模型的性能，包括准确率、召回率和F1分数等指标。下面是完整的Matlab代码：

% 导入数据集
data = load('ml-100k/u.data');
user_ids = unique(data(:,1));
item_ids = unique(data(:,2));
num_users = length(user_ids);
num_items = length(item_ids);

% 将数据集分成训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = round(train_ratio * size(data,1));
train_data = data(1:train_size,:);
test_data = data(train_size+1:end,:);

% 将评分矩阵转换为用户-物品矩阵
train_matrix = zeros(num_users, num_items);
for i = 1:size(train_data,1)
    user_id = train_data(i,1);
    item_id = train_data(i,2);
    rating = train_data(i,3);
    train_matrix(user_id, item_id) = rating;
end

% 使用矩阵分解的协同过滤算法建模和求解用户-物品矩阵
num_factors = 10;
lambda = 0.01;
num_iterations = 100;
[P,Q] = matrix_factorization(train_matrix, num_factors, lambda, num_iterations);

% 在测试集上进行预测并计算性能指标
test_matrix = zeros(num_users, num_items);
for i = 1:size(test_data,1)
    user_id = test_data(i,1);
    item_id = test_data(i,2);
    rating = test_data(i,3);
    test_matrix(user_id, item_id) = rating;
end
predicted_matrix = P * Q';
predicted_ratings = predicted_matrix(sub2ind(size(predicted_matrix), test_data(:,1), test_data(:,2)));
actual_ratings = test_data(:,3);
precision = mean(abs(predicted_ratings - actual_ratings) <= 1);
recall = mean(abs(predicted_ratings - actual_ratings) <= 2);
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall);
fprintf('Precision: %f\n', precision);
fprintf('Recall: %f\n', recall);
fprintf('F1 Score: %f\n', f1_score);

function [P,Q] = matrix_factorization(R, K, lambda, num_iterations)
    % 矩阵分解的协同过滤算法
    [num_users, num_items] = size(R);
    P = randn(num_users, K);
    Q = randn(num_items, K);
    for i = 1:num_iterations
        for u = 1:num_users
            for j = find(R(u,:) ~= 0)
                e = R(u,j) - P(u,:) * Q(j,:)';
                P(u,:) = P(u,:) + lambda * (e * Q(j,:) - P(u,:));
                Q(j,:) = Q(j,:) + lambda * (e * P(u,:) - Q(j,:));
            end
        end
    end
end

希望这个代码能对你有所帮助！