基于用户的协同过滤（user-based CF）推荐系统【2】

本文主要是介绍基于用户的协同过滤（user-based CF）推荐系统【2】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

这一篇是紧跟着上一篇基于用户的协同过滤（user-based CF）推荐系统【1】的，这一篇只是把计算相似度的方法换成了余弦相似度，当然最后计算评分的公式也就变了。下面只把有变化的那部分代码贴出来。直接替换到上一篇里面的代码就可以了。

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simpleCF.py

part1 += user_movie[u][m]*user_movie[n][m]*1.0
part2 += pow(user_movie[u][m], 2)*1.0
part3 += pow(user_movie[n][m], 2)*1.0

    for n, nuw in sorted(userSim[user].items(),key=itemgetter(1),reverse=True)[0:N]: average_n_rate = average_rating(n)   #用户n的平均分for i, nrating in user_movie[n].items():  #用户n看过电影集合及评分# filter movies user interacted beforeif i in interacted_items:continuepred.setdefault(i,0)pred[i] += nuw * nratingsumUserSim += nuwfor i, rating in pred.items():pred[i] =  (pred[i]*1.) / sumUserSim

只是simpleCF.py这个文件有点改动，evaluateRecom.py文件没有改动。

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Tips:初学推荐系统的朋友可以看看这篇文章，2005年的，比较久了，但是比较基础，里面介绍了
collaboratiofiltering，content-based recommendation, hybrid recommendation,比较全。

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1070751
Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions

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这篇关于基于用户的协同过滤（user-based CF）推荐系统【2】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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