用户推荐协同过滤算法(UserCF)的R实现

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张丹在这篇博客http://blog.fens.me/r-mahout-usercf/里给出了协同过滤算法的R代码，但是其本身使用过多的for循环，影响了代码的执行效率，同时也没有把R语言的特色给体现出来。

现用R重新写一遍，看看使用 for和不用for的差别。数据在他的博客中下载。

比如第四部分的推荐算法，左一个for，右一个for，搞的人头昏，其实就是一个简单的加权平均。

4). 推荐算法

RECOMMENDER_NUM = 3

UserBasedRecommender = function(uid,n,M,S,N){

                        part = colnames(M)[is.na(M[uid,])]

                        m = S[uid, N[uid,]]

                        md = M[N[uid,],part]

                        if(length(dim(md)) >= 1) {

                                        a = colnames(md)[colSums(is.na(md)) == 0]

                                        score = colSums(md*m,na.rm = T)/apply(!is.na(md),2,function(x) sum(m[x]))

                                        res = score[order(score,decreasing=T)][1:n]

                                       res = res[intersect(names(res),a)]

                                       return(res)

                                       } else { res = NA}

                       }

5). 运行程序

R1 = UserBasedRecommender(1,RECOMMENDER_NUM,M,S,N);

R1

104  106

4.25 4.00  

用户推荐协同过滤算法.doc (24 KB, 需要: 5 个论坛币)

2014-10-12 14:29:44 上传

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关键词：USERCF 协同过滤 过滤算法 User R实现 协同 用户

看看如何

楼主 这个 testCF.csv的数据在哪里呀? uid iid 和 pref分别指的是什么呢

点那个连接就能看到数据 了http://blog.fens.me/r-mahout-usercf/

不错的资料！！！

你好  里面apply(!is.na(md),2,function(x) sum(m[x]))  看不懂  不懂在function 和x的用法

ChanyingLi 发表于 2016-12-25 11:52
你好  里面apply(!is.na(md),2,function(x) sum(m[x]))  看不懂  不懂在function 和x的用法

为什么最后推荐算法不用加上预测用户的均值呢 一加上就错  

ChanyingLi 发表于 2016-12-25 11:52
你好  里面apply(!is.na(md),2,function(x) sum(m[x]))  看不懂  不懂在function 和x的用法

function(x) sum(m[x])这种叫匿名函数，可以不事先定义函数就调用，多用于简单小函数，如果还是不能理解可以再查些资料。

楼主好棒

这段代码有详细的注释吗