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python实现协同过滤推荐算法完整代码示例

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09 26 4
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测试数据 。

http://grouplens.org/datasets/movielens/ 。

python实现协同过滤推荐算法完整代码示例

协同过滤推荐算法主要分为:

1、基于用户。根据相邻用户，预测当前用户没有偏好的未涉及物品，计算得到一个排序的物品列表进行推荐 。

2、基于物品。如喜欢物品A的用户都喜欢物品C，那么可以知道物品A与物品C的相似度很高，而用户C喜欢物品A，那么可以推断出用户C也可能喜欢物品C.

不同的数据、不同的程序猿写出的协同过滤推荐算法不同，但其核心是一致的:

1、收集用户的偏好 。

1)不同行为分组 。

2)不同分组进行加权计算用户的总喜好 。

3)数据去噪和归一化 。

2、找到相似用户(基于用户)或者物品(基于物品) 。

3、计算相似度并进行排序。根据相似度为用户进行推荐 。

本次实例过程:

1、初始化数据 。

获取movies和ratings 。

转换成数据userDict表示某个用户的所有电影的评分集合，并对评分除以5进行归一化 。

转换成数据ItemUser表示某部电影参与评分的所有用户集合 。

2、计算所有用户与userId的相似度 。

找出所有观看电影与userId有交集的用户 。

对这些用户循环计算与userId的相似度 。

获取A用户与userId的并集。格式为:{'电影ID',[A用户的评分,userId的评分]}，没有评分记为0 。

计算A用户与userId的余弦距离，越大越相似 。

3、根据相似度生成推荐电影列表 。

4、输出推荐列表和准确率 。

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#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
import time
from texttable import Texttable
class CF:
   def __init__( self , movies, ratings, k = 5 , n = 10 ):
     self .movies = movies
     self .ratings = ratings
     # 邻居个数
     self .k = k
     # 推荐个数
     self .n = n
     # 用户对电影的评分
     # 数据格式{'UserID：用户ID':[(MovieID：电影ID,Rating：用户对电影的评星)]}
     self .userDict = {}
     # 对某电影评分的用户
     # 数据格式：{'MovieID：电影ID',[UserID：用户ID]}
     # {'1',[1,2,3..],...}
     self .ItemUser = {}
     # 邻居的信息
     self .neighbors = []
     # 推荐列表
     self .recommandList = []
     self .cost = 0.0
 
   # 基于用户的推荐
   # 根据对电影的评分计算用户之间的相似度
   def recommendByUser( self , userId):
     self .formatRate()
     # 推荐个数 等于 本身评分电影个数，用户计算准确率
     self .n = len ( self .userDict[userId])
     self .getNearestNeighbor(userId)
     self .getrecommandList(userId)
     self .getPrecision(userId)
 
   # 获取推荐列表
   def getrecommandList( self , userId):
     self .recommandList = []
     # 建立推荐字典
     recommandDict = {}
     for neighbor in self .neighbors:
       movies = self .userDict[neighbor[ 1 ]]
       for movie in movies:
         if (movie[ 0 ] in recommandDict):
           recommandDict[movie[ 0 ]] + = neighbor[ 0 ]
         else :
           recommandDict[movie[ 0 ]] = neighbor[ 0 ]
 
     # 建立推荐列表
     for key in recommandDict:
       self .recommandList.append([recommandDict[key], key])
     self .recommandList.sort(reverse = True )
     self .recommandList = self .recommandList[: self .n]
 
   # 将ratings转换为userDict和ItemUser
   def formatRate( self ):
     self .userDict = {}
     self .ItemUser = {}
     for i in self .ratings:
       # 评分最高为5 除以5 进行数据归一化
       temp = (i[ 1 ], float (i[ 2 ]) / 5 )
       # 计算userDict {'1':[(1,5),(2,5)...],'2':[...]...}
       if (i[ 0 ] in self .userDict):
         self .userDict[i[ 0 ]].append(temp)
       else :
         self .userDict[i[ 0 ]] = [temp]
       # 计算ItemUser {'1',[1,2,3..],...}
       if (i[ 1 ] in self .ItemUser):
         self .ItemUser[i[ 1 ]].append(i[ 0 ])
       else :
         self .ItemUser[i[ 1 ]] = [i[ 0 ]]
 
   # 找到某用户的相邻用户
   def getNearestNeighbor( self , userId):
     neighbors = []
     self .neighbors = []
     # 获取userId评分的电影都有那些用户也评过分
     for i in self .userDict[userId]:
       for j in self .ItemUser[i[ 0 ]]:
         if (j ! = userId and j not in neighbors):
           neighbors.append(j)
     # 计算这些用户与userId的相似度并排序
     for i in neighbors:
       dist = self .getCost(userId, i)
       self .neighbors.append([dist, i])
     # 排序默认是升序，reverse=True表示降序
     self .neighbors.sort(reverse = True )
     self .neighbors = self .neighbors[: self .k]
 
   # 格式化userDict数据
   def formatuserDict( self , userId, l):
     user = {}
     for i in self .userDict[userId]:
       user[i[ 0 ]] = [i[ 1 ], 0 ]
     for j in self .userDict[l]:
       if (j[ 0 ] not in user):
         user[j[ 0 ]] = [ 0 , j[ 1 ]]
       else :
         user[j[ 0 ]][ 1 ] = j[ 1 ]
     return user
 
   # 计算余弦距离
   def getCost( self , userId, l):
     # 获取用户userId和l评分电影的并集
     # {'电影ID'：[userId的评分，l的评分]} 没有评分为0
     user = self .formatuserDict(userId, l)
     x = 0.0
     y = 0.0
     z = 0.0
     for k, v in user.items():
       x + = float (v[ 0 ]) * float (v[ 0 ])
       y + = float (v[ 1 ]) * float (v[ 1 ])
       z + = float (v[ 0 ]) * float (v[ 1 ])
     if (z = = 0.0 ):
       return 0
     return z / sqrt(x * y)
 
   # 推荐的准确率
   def getPrecision( self , userId):
     user = [i[ 0 ] for i in self .userDict[userId]]
     recommand = [i[ 1 ] for i in self .recommandList]
     count = 0.0
     if ( len (user) > = len (recommand)):
       for i in recommand:
         if (i in user):
           count + = 1.0
       self .cost = count / len (recommand)
     else :
       for i in user:
         if (i in recommand):
           count + = 1.0
       self .cost = count / len (user)
 
   # 显示推荐列表
   def showTable( self ):
     neighbors_id = [i[ 1 ] for i in self .neighbors]
     table = Texttable()
     table.set_deco(Texttable.HEADER)
     table.set_cols_dtype([ "t" , "t" , "t" , "t" ])
     table.set_cols_align([ "l" , "l" , "l" , "l" ])
     rows = []
     rows.append([u "movie ID" , u "Name" , u "release" , u "from userID" ])
     for item in self .recommandList:
       fromID = []
       for i in self .movies:
         if i[ 0 ] = = item[ 1 ]:
           movie = i
           break
       for i in self .ItemUser[item[ 1 ]]:
         if i in neighbors_id:
           fromID.append(i)
       movie.append(fromID)
       rows.append(movie)
     table.add_rows(rows)
     print (table.draw())
# 获取数据
def readFile(filename):
   files = open (filename, "r" , encoding = "utf-8" )
   # 如果读取不成功试一下
   # files = open(filename, "r", encoding="iso-8859-15")
   data = []
   for line in files.readlines():
     item = line.strip().split( "::" )
     data.append(item)
   return data
 
# -------------------------开始-------------------------------
start = time.clock()
movies = readFile( "/home/hadoop/Python/CF/movies.dat" )
ratings = readFile( "/home/hadoop/Python/CF/ratings.dat" )
demo = CF(movies, ratings, k = 20 )
demo.recommendByUser( "100" )
print ( "推荐列表为：" )
demo.showTable()
print ( "处理的数据为%d条" % ( len (demo.ratings)))
print ( "准确率： %.2f %%" % (demo.cost * 100 ))
end = time.clock()
print ( "耗费时间： %f s" % (end - start))

总结 。

以上就是本文关于python实现协同过滤推荐算法完整代码示例的全部内容，希望对大家有所帮助。如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！ 。

原文链接：http://blog.csdn.net/qq_20282263/article/details/52692318 。

最后此篇关于python实现协同过滤推荐算法完整代码示例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python实现协同过滤推荐算法完整代码示例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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