毕业设计项目：协同过滤商品推荐系统源码与数据

资源摘要信息:"机器学习项目-基于协同过滤的商品推荐系统" 1. 协同过滤概述 协同过滤是推荐系统中常用的一种算法，主要用于解决如何从大量商品中为用户推荐他可能感兴趣的商品的问题。协同过滤算法主要分为两类：基于用户的协同过滤（User-based CF）和基于物品的协同过滤（Item-based CF）。在本项目中，将采用这两种方法对商品进行推荐。 2. 用户与商品的评分矩阵 在协同过滤中，评分矩阵是核心数据结构，它记录了不同用户对不同商品的评分。在本项目中，这个矩阵被假设为1到5的分数，反映了用户对商品的喜爱程度。评分矩阵是稀疏的，因为不是所有用户都会对所有商品进行评分。 3. 推荐系统的工作原理 推荐系统的核心目标是预测用户对未评分商品的评分，然后将预测评分高的商品推荐给用户。这通常需要两个步骤：首先是预测缺失的评分；其次是基于预测评分对商品进行排序，并推荐排序最高的商品。 4. 相似性度量 为了实现上述的推荐过程，需要一种方法来衡量用户或商品之间的相似度。在本项目中，采用了余弦相似度来度量商品之间的相似性。余弦相似度是通过测量两个向量的角度的余弦值来计算它们之间的相似度。它广泛应用于文本分析领域，并且可以很好地应用于推荐系统中。 5. 用户相似性和商品相似性 用户相似性是基于用户之间评分的相似性来计算的。如果两个用户对同一商品的评分接近，那么这两个用户被认为是相似的。商品相似性则相反，它基于不同用户对商品的评分相似性来计算。如果多个用户对两件商品的评分都很相似，那么这两件商品被认为是相似的。 6. 权重计算和迭代过程 为了处理数据稀疏性问题，本项目使用了权重矩阵来进行评分预测。权重矩阵是通过将评分矩阵中的非评分项用3代替构造出来的。在迭代过程中，通过不断复制评分矩阵、使用权重进行归一化处理、计算相似度和评分，最终求得预测评分。 7. 评价指标MAE（Mean Absolute Error） MAE是衡量推荐系统准确性的常用指标之一，它通过计算所有预测评分和真实评分之间差异的绝对值的平均值来衡量。MAE值越小，表示推荐系统的预测准确性越高。 8. 项目文件解析 - main.py：主要执行文件，包括协同过滤算法的实现。 - MAE.py：包含计算MAE的函数，用于评估推荐系统的性能。 - count_weight.py：包含计算权重矩阵的函数，用于处理数据稀疏性问题。 - data.mat：包含用户-商品评分矩阵的数据文件。 - 项目说明.md：提供项目的详细说明，包括背景、目标、设计思路及运行指南。 - .idea：可能包含项目相关的IDE配置文件。 - __pycache__：Python编译的字节码缓存文件夹，包含了模块的编译版本。 9. 相关技术 - Python：作为本项目的主要开发语言，提供了丰富的库用于数据处理和机器学习。 - Numba：是一个开源JIT（Just-In-Time）编译器，用于Python字节码，可以提高Python代码的执行速度，特别是在数值计算方面。 - Scipy：Python的科学计算库，常用于算法的数学计算部分，如矩阵运算等。 - Numpy：Python的一个开源库，用于科学计算，支持大量维度的数组和矩阵运算，以及线性代数等运算。 该项目在机器学习和推荐系统领域具有一定的实用性和学习价值，适合相关专业的学生、老师或从业者进行研究和实践。通过使用该项目，不仅可以了解到协同过滤算法的实际应用，还能够学习如何处理实际数据集，并对推荐系统的性能进行评估。