Python推荐系统库--Surprise理论
Surprise
Surprise是scikit系列中的一个。Surprise的User Guide有详细的解释和说明
支持多种推荐算法
基于近邻方法(协同过滤)/neighborhood methods
矩阵分解方法/matrix factorization-based (SVD, PMF, SVD++, NMF)
下面介绍几种算法
基础算法:
1. random_pred.NormalPredictor
说明:Algorithm predicting a random rating based on the distribution of the training set, which is assumed to be normal.
意思是:算法基于训练集的分布预测随机等级,假设该分布为正态分布
说明:Algorithm predicting the baseline estimate for given user and item.
意思是:算法预测给定用户和项目的基线估计
协同过滤算法:
说明:A basic collaborative filtering algorithm.
意思是:一种基本的协同过滤算法
说明:A basic collaborative filtering algorithm, taking into account the mean ratings of each user.
意思是:一个基本的协同过滤算法,考虑到每个用户的平均评分
说明:A basic collaborative filtering algorithm taking into account a baseline rating.
意思是:一种基本的协同过滤算法考虑到基准评分
矩阵分解方法:
说明:The famous SVD algorithm, as popularized by Simon Funk during the Netflix Prize.
意思是:著名的SVD算法
说明:The SVD++ algorithm, an extension of SVD taking into account implicit ratings.
意思是:SVD++算法,SVD的一个扩展,考虑到隐式评级
说明:A collaborative filtering algorithm based on Non-negative Matrix Factorization.
意思是:一种基于非负矩阵的协同过滤算法
说明:A simple yet accurate collaborative filtering algorithm.
意思是:一种简单而准确的协同过滤算法
10. co_clustering.CoClustering
说明:A collaborative filtering algorithm based on co-clustering.
意思是:一种基于共聚类的系统过滤算法
其中基于近邻的方法(协同过滤)可以设定不同的度量准则
相似度度量标准
1. cosine
说明:Compute the cosine similarity between all pairs of users (or items).
意思是:计算所有用户对(或物品)之间的相似度
2. msd
说明:Compute the Mean Squared Difference similarity between all pairs of users (or items).
意思是:计算所有用户对(或物品)之间的平均平方差相似度
3. pearson
说明:Compute the Pearson correlation coefficient between all pairs of users (or items).
意思是:计算所有用户对(或物品)之间的皮尔逊相关系数
说明:Compute the (shrunk) Pearson correlation coefficient between all pairs of users (or items) using baselines for centering instead of means.
意思是:计算所有用户对(或物品)之间的皮尔逊相关系数(收缩),使用基线进行居中,而不是使用平均值
支持不同的评估准则
评估准则
1. rmse 最小均方根误差
2. mae 平均绝对误差
3. fcp 协调对的分数
参考文章:https://blog.csdn.net/mycafe_/article/details/79146764
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