Model-Based 协同过滤算法 1

Model-Based 协同过滤算法

随着机器学习技术的逐渐发展与完善，推荐系统也逐渐运用机器学习的思想来进行推荐。将机器学习应用到推荐系统中的方案真是不胜枚举。以下对Model-Based CF算法做一个大致的分类：

• 基于分类算法、回归算法、聚类算法
• 基于矩阵分解的推荐
• 基于神经网络算法
• 基于图模型算法

接下来我们重点学习以下几种应用较多的方案：

• 基于K最近邻的协同过滤推荐
• 基于回归模型的协同过滤推荐
• 基于矩阵分解的协同过滤推荐

基于K最近邻的协同过滤推荐

基于K最近邻的协同过滤推荐其实本质上就是MemoryBased CF，只不过在选取近邻的时候，加上K最近邻的限制。

这里我们直接根据MemoryBased CF的代码实现

修改以下地方

class CollaborativeFiltering(object):

    based = None

    def __init__(self, k=40, rules=None, use_cache=False, standard=None):
        '''
        :param k: 取K个最近邻来进行预测
        :param rules: 过滤规则，四选一，否则将抛异常："unhot", "rated", ["unhot","rated"], None
        :param use_cache: 相似度计算结果是否开启缓存
        :param standard: 评分标准化方法，None表示不使用、mean表示均值中心化、zscore表示Z-Score标准化
        '''
        self.k = 40
        self.rules = rules
        self.use_cache = use_cache
        self.standard = standard

修改所有的选取近邻的地方的代码，根据相似度来选取K个最近邻

similar_users = self.similar[uid].drop([uid]).dropna().sort_values(ascending=False)[:self.k]

similar_items = self.similar[iid].drop([iid]).dropna().sort_values(ascending=False)[:self.k]

但由于我们的原始数据较少，这里我们的KNN方法的效果会比纯粹的MemoryBasedCF要差

最后

以上就是朴素香氛为你收集整理的Model-Based 协同过滤算法 1的全部内容，希望文章能够帮你解决Model-Based 协同过滤算法 1所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。