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  • 可能是史上代码最少的协同过滤推荐引擎

    http://www.wentrue.net/blog/?p=970

    可能是史上代码最少的协同过滤推荐引擎

    自世界杯开幕以来,这是首次看不到球赛的两天,看不了球,就写篇博客吧,标题比较有噱头,实际上是用R实现的item-based CF推荐算法。

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    # 读入数据,原数据是user-subject的收藏二元组
    data = read.table('data.dat', sep=',', header=TRUE)
    # 标识user与subject的索引
    user = unique(data$user_id)
    subject = unique(data$subject_id)
    uidx = match(data$user_id, user)
    iidx = match(data$subject_id, subject)
    # 从二元组构造收藏矩阵
    M = matrix(0, length(user), length(subject))
    i = cbind(uidx, iidx)
    M[i] = 1
    # 对列向量(subject向量)进行标准化,%*%为矩阵乘法
    mod = colSums(M^2)^0.5  # 各列的模
    MM = M %*% diag(1/mod)  # M乘以由1/mod组成的对角阵,实质是各列除以该列的模
    #crossprod实现MM的转置乘以MM,这里用于计算列向量的内积,S为subject的相似度矩阵
    S = crossprod(MM)
    # user-subject推荐的分值
    R = M %*% S
    R = apply(R, 1, FUN=sort, decreasing=TRUE, index.return=TRUE)
    k = 5
    # 取出前5个分值最大的subject
    res = lapply(R, FUN=function(r)return(subject[r$ix[1:k]]))
    # 输出数据
    write.table(paste(user, res, sep=':'), file='result.dat', quote=FALSE, row.name=FALSE, col.name=FALSE)

    除去注释,有效代码只有16行。其中大量运用了向量化的函数与处理方式,所以没有任何的显式循环结构,关于向量化更详细的叙述可看这里

    注:该代码实现的只是最基本算法,仅作参考,不承诺在大规模与复杂数据环境下的实用性。

    源数据文件data.dat的内容如下所列:

    user_id,subject_id
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lexus/p/2268881.html
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