本资源是一段Python脚本,主要涉及推荐系统中的协同过滤算法,用于计算用户之间的相似度并生成推荐。以下是详细的解读: 1. **数据导入与预处理**: - 使用`numpy`库中的`genfromtxt`函数分别读取三个文件:'u.data'、'u.user'和'u.item'。'u.data'用于获取用户对电影的评分数据,使用`\t`作为分隔符,数据类型为整数;'u.user'和'u.item'存储用户和电影的元数据,分别用'('|')'作为分隔符,'u.user'的数据类型为字符串。 - 通过`shape`属性计算用户数量(`number_users`)和电影数量(`number_movies`)。 2. **构建用户评分矩阵**: - 初始化一个全零矩阵`users_ratings`,形状为`(number_users, number_movies)`,用于存储用户对电影的评分。通过循环遍历'u.data'中的每一行,更新评分矩阵。 3. **计算用户相似度(杰拉德系数)**: - 使用杰拉德系数来衡量两个用户在评分行为上的相似性。它基于共享物品(电影)的数量和共同评分的总物品数量。首先,定义一个全单位矩阵`Sim`,然后对每个用户(从0到`number_users-1`)执行以下操作: - 找到用户i和j评分过的电影ID(`list1`和`list2`)。 - 计算共享电影数(交集大小`col1`)和总评分电影数(并集大小`col2`)。 - 杰拉德系数为共享电影数除以总电影数,即`col1/col2`。 - 更新`Sim`矩阵的对应元素,同时保持矩阵是对称的。 4. **对称化和标准化**: - 为了确保矩阵是对称的,将`Sim`矩阵与它的转置相加,然后减去对角线元素(自相似度)。 - 通过`np.save`函数将计算出的用户相似度矩阵(`Sim`)和用户评分矩阵(`users_ratings`)保存为`.npy`文件,以便后续分析或应用。 这段代码的核心目标是实现基于用户评分的协同过滤,通过计算用户间的相似度来预测用户可能对未评分电影的喜好,并可以用于个性化推荐。这种技术在很多在线平台如电影、音乐或电子商务网站上广泛使用。
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