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我目前正在使用一个名为 LightFM 的 Python 库。但是我在将交互传递给 fit() 方法时遇到了一些问题。
Python 版本:3图书馆:http://lyst.github.io/lightfm/docs/lightfm.html
文档指出我应该制作以下类型的稀疏矩阵:interactions (np.float32 coo_matrix of shape [n_users, n_items]) – the matrix
但我似乎无法让它工作它总是推荐相同的...
更新:执行它时,top_items 变量会说以下内容,无论它迭代哪个用户而不是任何其他项目(牛肉或沙拉),所以看起来我正在做某事错误的。它每次输出:['Cake' 'Cheese']
这是我的代码:
import numpy as np
from lightfm.datasets import fetch_movielens
from lightfm import LightFM
from scipy.sparse import coo_matrix
import scipy.sparse as sparse
import scipy
// Users, items
data = [
[1, 0],
[2, 1],
[3, 2],
[4, 3]
]
items = np.array(["Cake", "Cheese", "Beef", "Salad"])
data = coo_matrix(data)
#create model
model = LightFM(loss='warp')
#train model
model.fit(data, epochs=30, num_threads=2)
// Print training data
print(data)
def sample_recommendation(model, data, user_ids):
#number of users and movies in training data
n_users, n_items = data.shape
#generate recommendations for each user we input
for user_id in user_ids:
#movies our model predicts they will like
scores = model.predict(user_id, np.arange(n_items))
#rank them in order of most liked to least
top_items = items[np.argsort(-scores)]
print(top_items)
sample_recommendation(model, data, [1,2])
最佳答案
data = coo_matrix(data)
可能不是您想要的;它是 data
的精确副本。不是特别稀疏。
data
代表什么?
我猜你真的想要一个在 data
表示的坐标处主要包含 0 和 1 的矩阵。
In [20]: data = [
...: [1, 0],
...: [2, 1],
...: [3, 2],
...: [4, 3]
...: ]
可能不是你想要的:
In [21]: ds = sparse.coo_matrix(data)
In [22]: ds.A
Out[22]:
array([[1, 0],
[2, 1],
[3, 2],
[4, 3]])
再试一次:
In [23]: data=np.array(data)
In [24]: ds=sparse.coo_matrix((np.ones(4,int),(data[:,0],data[:,1])))
In [25]: ds
Out[25]:
<5x4 sparse matrix of type '<class 'numpy.int32'>'
with 4 stored elements in COOrdinate format>
In [26]: ds.A
Out[26]:
array([[0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 1]])
这是更典型的学习功能。
关于python - 使用 LightFM 和打印预测创建稀疏矩阵,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40323321/
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