SlopOne推荐算法

在开源框架taste中有SlopOne的Java实现，效果不错。使用movielens的数据，代码如下

代码

#coding:utf-8import re
import math#读取数据，并生成矩阵
def getMatrix():mat = {}f = open("u.data", "r")for line in f:list = map(int, line.strip("\n").split("\t"))if list[0] in mat:mat[ list[0] ][ list[1] ] = list[2]else:mat[ list[0] ] = { list[1] : list[2] }f.close()return mat#计算某个用户的平均分
def getAvg(usr):res = 0.0for i in usr:res += usr[i]return res / len(usr)#预测分数, 返回矩阵mat中用户usr对item的评分
def getSlopOne(mat, user, item):#用户user的所有item的列表list = mat[user]#分子mole = 0.0#分母demo = 0.0#对于每一个物品，都计算它和物品item的差值，最终算出相对它item的scorefor it in list:diff_sum = 0.0user_num = 0for us in mat:us_it = mat[us]#如果该user同时评价过这两个item，则采纳他的评分if item in us_it and it in us_it:diff_sum += us_it[item] - us_it[it]user_num += 1#如果item被人评价过if user_num:diff_avg = diff_sum / user_nummole += (list[it] + diff_avg) * user_numdemo += user_num#如果没有人评价过，则取这个人的平均分if user_num == 0:return getAvg(list)#否则返回最终的scorereturn mole / demodef main():mat = getMatrix()rf = open("u.data", "r")wf = open("o.data", "w")for line in rf:list = map(int, line.strip("\n").split("\t"))score = getSlopOne(mat, list[0], list[1])output = str(list[0]) + "\t" + str(list[1]) + "\t" + str(list[2]) + "\t" + str(score) + "\n"wf.write(output)rf.close()wf.close()if __name__ == "__main__":main()

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