实验数据集来自电影推荐服务MovieLens( https: / /grouplens.org /datasets/movielens/1m), 是被广泛应用于推荐系统评测中的 MovieLens 数据集，包含约3900部电影的1000209个匿名分级, 由2000年加入MovieLens的6040名MovieLen用户制作。
#!/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 = []
#
要求，根据以上代码和数据，编辑出基于项目的协同过滤推荐系统
有哪位能解答一下吗
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:# 走台阶，斐波那契数列
def taijie(n):
if n == 1:
return 1
elif n == 2:
return 2
elif n >2:
return taijie(n-1)+taijie(n-2)
else:
return 0
print(taijie(20))
# 函数要打印 函数要打印 函数要打印 只是运行了