#集體智慧型程式設計學習
概要：文章主要討論一些我遇到的問題，學習到的方法，總結一些演算法的實現過程。
注：所參考的版本為2023年出版。[書中packages與現在有變化，但是可以通過查閱相關packages文件來找到相關功能 ]
3.相似度排序
4.相似人群加權排名及歸一化
6.構建基於[del.icio.us](的推薦系統
7.使用[movieslens](
待解決的問題
功能：找出與我們品味相近的一群人(推薦演算法)
相關：正因為使用者的對某事物的評分，我們的演算法可以利用這些資訊來建立乙個過濾系統，即利用匹配相同愛好的人來推薦相同的有興趣的事物。_
字典結構、資料庫
歐幾里得幾何距離、皮爾遜相關度
1) 歐幾里得幾何距離
s = sqrt(pow(x1-x2, 2) + pow(y1-y2, 2) )
距離越近，相似度越大，則轉化為下式：sim_distance = 1 / (1+s)
2) 皮爾遜相關度
給出原始碼如下：
#returns the pearson correlation coefficient for p1 and p2
defsim_pearson
(prefs,p1,p2)
:# get the list of mutually rated items
si=for item in prefs[p1]
:if item in prefs[p2]
: si[item]=1
# if they are no ratings in common, return 0
iflen
(si)==0
:return
0# sum calculations
n=len(si)
#計算相同的偏好的個數
# sums of all the preferences
sum1=
sum(
[prefs[p1]
[it]
for it in si]
) sum2=
sum(
[prefs[p2]
[it]
for it in si]
)# sums of the squares
sum1sq=
sum(
[pow
(prefs[p1]
[it],2
)for it in si]
) sum2sq=
sum(
[pow
(prefs[p2]
[it],2
)for it in si]
)# sum of the products
psum=
sum(
[prefs[p1]
[it]
*prefs[p2]
[it]
for it in si]
)# calculate r (pearson score)
num=psum-
(sum1*sum2/n)
den=sqrt(
(sum1sq-
pow(sum1,2)
/n)*
(sum2sq-
pow(sum2,2)
/n))
if den==0:
return
0 r=num/den
return r
3) 其他演算法
jaccard係數
比較文字相似度，用於文字查重與去重；計算物件間距離，用於資料聚類等。曼哈頓距離
用以標明兩個點在標準座標系上的絕對軸距總和
def
topmatches
(prefs,person,n=
5,similarity=sim_pearson)
: scores=
[(similarity(prefs,person,other)
,other)
for other in prefs if other!=person]
scores.sort(
) scores.reverse(
)return scores[
0:n]
print
(topmatches(critics, 'toby)
(0.9912407071619299,′
lisa
rose
′),(
0.9244734516419049,′
mick
lasa
lle′
),
(0.8934051474415647,′
clau
diap
uig′
)]
[(0.9912407071619299, 'lisa rose'), (0.9244734516419049, 'mick lasalle'), (0.8934051474415647, 'claudia puig')]
[(0.99
1240
7071
6192
99,′
lisa
rose
′),(
0.92
4473
4516
4190
49,′
mick
lasa
lle′
),(0
.893
4051
4744
1564
7,′c
laud
iapu
ig′)
]找出列表時遇到困難，怎麼構造要使用的資料集是我們需要考慮的。關於此問題，我會重新學習爬蟲的相關知識，重開一文。
def
loadmovielens
(path=
'c:\\'):
#路徑記得加\\，若乙個短斜槓會被轉義成tab
# get movie titles
movies=
for line in
open
(path+
'u.item'):
(id,title)
=line.split(
'|')[0
:2] movies[id]
=title
# load data
prefs=
for line in
open
(path+
'u.data'):
(user,movieid,rating,ts)
=line.split(
'\t'
) prefs.setdefault(user,
) prefs[user]
[movies[movieid]]=
float
(rating)
return prefs
prefs = loadmovielens(
)print
(prefs[
'45'])
#數碼隨機選的
2.float division by zero
3.列表輸出評價資訊全為零（基於物體構造相似度字典）
集體智慧型程式設計學習筆記 更新
本人是python初學者，本系列用來熟悉python和記錄學習點滴 度量 引數 函式 名詞 注意 第二章 推薦演算法 語言python 步驟 1 數值化 將屬性的值對應到數字，如喜歡 1不喜歡 1 已購買2，已瀏覽1未購買0 2 相似度係數 用來確定與其他人評委的相似程度的度量。常用兩種度量 歐幾里...
《集體智慧型程式設計》學習筆記（一）
先構造乙個簡單的資料集 使用者對不同電影的評分 critics gene seymour michael phillips claudia puig mick lasalle jack matthews toby 評價值特點 歐幾里德距離 多維空間中兩點之間的距離，用來衡量二者的相似度。距離越小，相...
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