3分钟学会使用Python推荐系统库Surprise_reader(line_format='user item rating timestamp', s-程序员宅基地

最近做推荐系统，研究了一下Surprise库，使用简单，效果不错。

实现功能：

找到和用户A相似的N个用户
找到和项目A相似的N个项目

1.item_user_rate_time.txt 数据格式 user item rating timestamp (用户id 项目id 评分时间戳)

2.数据读取训练模型

import os
from surprise import SVD
from surprise import SVDpp
from surprise import Dataset
from surprise import accuracy
from surprise.model_selection import train_test_split
from surprise import KNNBasic
from surprise import BaselineOnly
from surprise import Reader
from surprise.model_selection import KFold
from surprise.model_selection import cross_validate
from surprise.model_selection import GridSearchCV

file_path = os.path.expanduser('item_user_rate_time.txt')
reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep=',')
surprise_data = Dataset.load_from_file(file_path, reader=reader)

all_trainset = surprise_data.build_full_trainset()
algo = KNNBasic(k=40,min_k=3,sim_options={'user_based': True}) # sim_options={'name': 'cosine','user_based': True} cosine/msd/pearson/pearson_baseline
algo.fit(all_trainset)

3.找到相似用户

def getSimilarUsers(top_k,u_id):
    user_inner_id = algo.trainset.to_inner_uid(u_id)
    user_neighbors = algo.get_neighbors(user_inner_id, k=top_k)
    user_neighbors = (algo.trainset.to_raw_uid(inner_id) for inner_id in user_neighbors)
    return user_neighbors
list(getSimilarUsers(5,'13321'))
#Out:['15469', '6018', '264174', '279130', '23779']

4.找到相似项目 sim_options中的user_based设置为false，基于项目相似度进行计算

item_algo = KNNBasic(k=40,min_k=3,sim_options={'user_based': False}) # sim_options={'name': 'cosine','user_based': True} cosine/msd/pearson/pearson_baseline
item_algo.fit(all_trainset)

def getSimilarItems(top_k,item_id):
    item_inner_id = item_algo.trainset.to_inner_iid(item_id)
    item_neighbors = item_algo.get_neighbors(item_inner_id, k=top_k)
    f_item_neighbors = (item_algo.trainset.to_raw_iid(inner_id)
                       for inner_id in item_neighbors)
    return f_item_neighbors
list(getSimilarItems(10,'761'))
#Out:['288', '313', '329', '499', '516']

本文链接：https://blog.csdn.net/wzmfla/article/details/82665830

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