“public NearestNUserNeighborhood(int n, double minSimilarity, UserSimilarity userSimilarity, DataModel dataModel) throws Exception { Preconditions.checkArgument(userSimilarity != null, "userSimilarity is null"); Preconditions.checkArgument(dataModel != null, "dataModel is null"); Preconditions.checkArgument(n >= 1, "n must be at least 1"); int numUsers = dataModel.getNumUsers(); this.n = Math.min(n, numUsers); this.minSimilarity = minSimilarity; this.userSimilarity = userSimilarity; this.dataModel = dataModel; }” 解释代码
时间: 2023-12-06 09:40:44 浏览: 43
这段代码是 Java 语言中的一个构造函数,用于创建一个 NearestNUserNeighborhood 对象。该对象是用于找到与给定用户最相似的其他用户的邻居。具体来说,构造函数接受四个参数:
- n:表示要返回的最近邻居数量。
- minSimilarity:表示两个用户之间的最小相似度阈值。
- userSimilarity:表示计算用户之间相似度的方法。
- dataModel:表示用于存储用户评分信息的数据模型。
在构造函数中,首先使用 Preconditions 类检查传递的参数是否合法。然后,根据传递的参数初始化对象的成员变量。其中,n 的值不能超过数据模型中用户的数量,minSimilarity 表示两个用户之间的最小相似度阈值,userSimilarity 表示用于计算用户之间相似度的方法,dataModel 表示存储用户评分信息的数据模型。
相关问题
“public NearestNUserNeighborhood(int n, UserSimilarity userSimilarity, DataModel dataModel) throws Exception { this(n, Double.NEGATIVE_INFINITY, userSimilarity, dataModel); }” 解释代码
这是一个构造函数,用于初始化一个基于用户相似度的最近邻用户邻居对象。
参数说明:
- n:指定每个用户的邻居数量。
- userSimilarity:用户相似度计算器对象,用于计算用户之间的相似度。
- dataModel:数据模型对象,用于存储用户对物品的评分数据。
这个构造函数调用了另一个构造函数 NearestNUserNeighborhood(int n, double minSimilarity, UserSimilarity userSimilarity, DataModel dataModel),其中 minSimilarity 被设置为 Double.NEGATIVE_INFINITY,表示不使用最小相似度限制。因此,这个构造函数将返回一个包含每个用户的 n 个最近邻用户的对象,而不考虑它们之间的相似度阈值。
“public PearsonCorrelationSimilarity(DataModel dataModel, Weighting weighting) throws Exception { this.dataModel = dataModel; this.cachedNumItems = dataModel.getNumItems(); this.cachedNumUsers = dataModel.getNumUsers(); this.weighted = weighting == Weighting.WEIGHTED; }” 解释代码
这段代码是一个Java类的构造函数,该类的名称是“PearsonCorrelationSimilarity”。构造函数接受两个参数:一个是“DataModel”类型的数据模型,另一个是“Weighting”类型的加权方式。该类的目的是计算基于皮尔逊相关系数的相似度矩阵。
在构造函数中,首先将传入的数据模型保存到成员变量“dataModel”中。然后使用数据模型中的“getNumItems()”和“getNumUsers()”方法获取物品数和用户数,并将它们缓存到成员变量“cachedNumItems”和“cachedNumUsers”中。最后,根据传入的加权方式设置成员变量“weighted”的值,如果加权方式是“WEIGHTED”,则设置为true,否则设置为false。
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