细化一下介绍,最好有对应的公式:不同分类的Top-N推荐:获取不同分类下图书的总分数最高的五本图书在系统首页进行推荐。 功能实现具体步骤:计算每本图书的总分数,不同分类下得分最高的30本图书为图书推荐列表,但推荐时采用随机五本。
时间: 2023-12-03 12:46:55 浏览: 31
首先,我们需要定义一个评分模型,该模型可以根据用户的历史行为和其他因素,预测用户对一本图书的评分。一个常见的评分模型是协同过滤(Collaborative Filtering),它可以根据用户的历史评分和其他用户的评分,预测用户对一本图书的评分。具体来说,协同过滤模型可以表示为以下公式:
$$
\hat{r}_{u,i} = \frac{\sum_{v \in N(u)} w_{u,v} r_{v,i}}{\sum_{v \in N(u)} w_{u,v}}
$$
其中,$\hat{r}_{u,i}$ 表示用户 $u$ 对图书 $i$ 的预测评分,$N(u)$ 表示与用户 $u$ 相似的其他用户的集合,$w_{u,v}$ 表示用户 $u$ 和用户 $v$ 之间的相似度,$r_{v,i}$ 表示用户 $v$ 对图书 $i$ 的评分。
然后,我们需要计算每本图书的总分数,可以用以下公式表示:
$$
s_i = \sum_{u \in U} \hat{r}_{u,i}
$$
其中,$s_i$ 表示图书 $i$ 的总分数,$U$ 表示所有用户的集合。
接下来,我们针对每个分类,取出得分最高的 30 本图书,然后从中随机选出 5 本作为推荐列表。具体实现可以参考以下伪代码:
```
for each category c:
books_c = all books in category c
scores_c = {}
for each book b in books_c:
score_b = 0
for each user u in U:
score_b += predict_rating(u, b)
scores_c[b] = score_b
top_books_c = top_n_books(scores_c, 30) // 取得分最高的 30 本图书
recommended_books_c = random_pick(top_books_c, 5) // 随机选出 5 本作为推荐列表
```
其中,`predict_rating(u, b)` 表示预测用户 $u$ 对图书 $b$ 的评分,`top_n_books(scores_c, n)` 表示从字典 `scores_c` 中取得分最高的 $n$ 本图书,`random_pick(books, n)` 表示从列表 `books` 中随机选出 $n$ 本图书。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)