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Top-N recommendation. def__init__(self,k_sim_user20,n_rec_movie10,use_iif_similarityFalse,save_modelTrue): Init UserBasedCF with n_sim_user and n_rec_movie. return: None print(UserBasedCF start...\n)self.k_sim_userk_sim_user self.n_rec_movien_rec_movie self.trainsetNoneself.save_modelsave_model self.use_iif_similarityuse_iif_similaritydeffit(self,trainset): Fit the trainset by calculate user similarity matrix. param trainset: train dataset return: None model_managerutils.ModelManager()try:self.user_sim_matmodel_manager.load_model(user_sim_mat-iififself.use_iif_similarityelseuser_sim_mat)self.movie_popularmodel_manager.load_model(movie_popular)self.movie_countmodel_manager.load_model(movie_count)self.trainsetmodel_manager.load_model(trainset)print(User origin similarity model has saved before.\nLoad model success...\n)exceptOSError:print(No model saved before.\nTrain a new model...)self.user_sim_mat,self.movie_popular,self.movie_count\ similarity.calculate_user_similarity(trainsettrainset,use_iif_similarityself.use_iif_similarity)self.trainsettrainsetprint(Train a new model success.)ifself.save_model:model_manager.save_model(self.user_sim_mat,user_sim_mat-iififself.use_iif_similarityelseuser_sim_mat)model_manager.save_model(self.movie_popular,movie_popular)model_manager.save_model(self.movie_count,movie_count)print(The new model has saved success.\n)defrecommend(self,user): Find K similar users and recommend N movies for the user. param user: The user we recommend movies to. return: the N best score movies ifnotself.user_sim_matornotself.n_rec_movieor\notself.trainsetornotself.movie_popularornotself.movie_count:raiseNotImplementedError(UserCF has not init or fit method has not called yet.)Kself.k_sim_user Nself.n_rec_movie predict_scorecollections.defaultdict(int)ifusernotinself.trainset:print(The user (%s) not in trainset.%user)return# print(Recommend movies to user start...)watched_moviesself.trainset[user]forsimilar_user,similarity_factorinsorted(self.user_sim_mat[user].items(),keyitemgetter(1),reverseTrue)[0:K]:formovie,ratinginself.trainset[similar_user].items():ifmovieinwatched_movies:continue# predict the users interest for each movie# the predict_score is sum(similarity_factor * rating) 预测分数为加权相似度*评分求和predict_score[movie]similarity_factor*rating# log steps and times.# print(Recommend movies to user success.)# return the N best score moviesreturn[movieformovie,_insorted(predict_score.items(),keyitemgetter(1),reverseTrue)[0:N]]deftest(self,testset): Test the recommendation system by recommending scores to all users in testset. param testset: test dataset return: ifnotself.n_rec_movieornotself.trainsetornotself.movie_popularornotself.movie_count:raiseValueError(UserCF has not init or fit method has not called yet.)self.testsettestsetprint(Test recommendation system start...)Nself.n_rec_movie# varables for precision and recallhit0rec_count0test_count0# varables for coverageall_rec_moviesset()# varables for popularitypopular_sum0# record to calculate time has spent.test_timeLogTime(print_step1000)fori,userinenumerate(self.trainset):test_moviesself.testset.get(user,{})rec_moviesself.recommend(user)# type:listformovieinrec_movies:ifmovieintest_movies:hit1all_rec_movies.add(movie)popular_summath.log(1self.movie_popular[movie])# log steps and times.rec_countN test_countlen(test_movies)# print time per 500 times.test_time.count_time()precisionhit/(1.0*rec_count)recallhit/(1.0*test_count)coveragelen(all_rec_movies)/(1.0*self.movie_count)popularitypopular_sum/(1.0*rec_count)print(Test recommendation system success.)test_time.finish()print(precision%.4f\trecall%.4f\tcoverage%.4f\tpopularity%.4f\n%(precision,recall,coverage,popularity))defpredict(self,testset): Recommend movies to all users in testset. :param testset: test dataset :return: dict : recommend list for each user. movies_recommenddefaultdict(list)print(Predict scores start...)# record the calculate time has spent.predict_timeLogTime(print_step500)fori,userinenumerate(testset):rec_moviesself.recommend(user)# type:listmovies_recommend[user].append(rec_movies)# log steps and times.predict_time.count_time()print(Predict scores success.)predict_time.finish()returnmovies_recommend✌感兴趣的可以先收藏起来点赞关注不迷路想学习更多项目可以查看主页大家在毕设选题项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望可以帮助同学们顺利毕业✌5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的拉到文章底部即可看到个人联系方式。点赞、收藏、关注不迷路下方查看获取联系方式