Coursera《Introduction to Recommender Systems》Program Assignment3 用户相似性计算

在Coursera上跟了 明尼苏达大学《Introduction to Recommender Systems》的课，

课程的编程作业 老师提供的模板是J***A，由于主要是用C++，对于J***A只是简单的翻过一本书，

编程作业 都是用python 来自己搭建整个框架

由于我是用Python写作业 所以会遇到这些问题

发出来 是希望给 使用其他编程语言的同学 提个醒

Program Assignment 3的作业 做出的结果更 样例输出 不一样，debug一遍代码觉得没有问题；

后来根据 论坛上的反馈 一点点找问题 发现是我 计算 user 之间的相似性 跟模板不一样

但是 根据课堂上的公式、wiki资料等 我的计算公式不存在问题；

后来我故意改成 我认为“错误”的公式 发现跟模板输出一致。。。顿感大窘啊

（后来我又仔细看了下视频，助教给出了他那么做的解释，见后文。）

具体讨论 我发在了 论坛上 不过 反应平平：

The answer of PA3 is wrong! the error occurred in the templete!

我使用 助教 的公式 PA3 刷了满分


我贴一下 Python代码 应该不“违法”

__author__ = 'LiFeiteng'
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np

class   UserUserRec:
	def __init__(self):
		self.U = 0
		self.M = 0
		self.user_dict = {}
		self.movie_dict = {}
		self.movie_title = {}
		self.user_ratings = np.matrix([])

	def GetRatingData(self, ratings_file):
		for line in open(ratings_file):
			user, movie, rating = line.split(",")
			if not self.user_dict.has_key(user):
				self.user_dict[user] = self.U
				self.U += 1
			if not self.movie_dict.has_key(movie):
				self.movie_dict[movie] = self.M
				self.M += 1
		print self.U, self.M
		self.user_ratings = np.matrix(np.zeros([self.U, self.M]))
		for line in open("ratings.csv", "r"):
			user, movie, rating = line.split(",")
			self.user_ratings[self.user_dict[user], self.movie_dict[movie]] = np.double(rating)

	def GetMovieTitles(self, movie_titles_file):
		for line in open(movie_titles_file):
			movie, title = line.split(",")
			#delete '\n'
			self.movie_title[movie] = title[:-1]

	def CosineUserSim(self, user1, user2):
        # 我觉得这里使用的公式是不对的
		user_rat = self.user_ratings[user1,:].copy()
		u1 = user_rat - np.mean(user_rat[user_rat>0.0])
		u1 = np.array(u1)*np.array(np.where(user_rat>0, 1, 0))

		user_rat = self.user_ratings[user2,:].copy()
		u2 = user_rat - np.mean(user_rat[user_rat>0.0])
		u2 = np.array(u2)*np.array(np.where(user_rat>0, 1, 0))

		if (np.linalg.norm(u1[0,:])*np.linalg.norm(u2[0,:])) == 0:
			sim = 0.0
		else: #问题出在这里的norm上，norm会计算user1 user2 不共同评分的项
			sim = np.dot(u1[0,:],u2[0,:])/(np.linalg.norm(u1[0,:])*np.linalg.norm(u2[0,:]))
		return np.double(sim)

	def MovieScore4User(self, user, movie):
        #以下省略 N 行
		return score4movie
# end of class UserUserRec

#### PA3
user_user_rec = UserUserRec()
user_user_rec.GetRatingData("ratings.csv")
user_user_rec.GetMovieTitles("movie-titles.csv")

user_user_rec.MovieScore4User('1024', '77')

outfile = open("outfile.txt","w")
for line in open("input.txt"):
	user, movie = line.split(":")
	movie = str(int(movie))
	score = user_user_rec.MovieScore4User(user, movie)
	str1 = ",".join([user, movie, format(score,".4f"), user_user_rec.movie_title[movie]])
	outfile.write(str1)

outfile.close()

正如 论坛里面 我的讨论， CosineUserSim(user1, user2)的计算方法 是存在问题的。





here the
cosine between the users’ mean-centered rating vectors is same with the Pearson correlation

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看下这个帖子，二楼是助教

Pearson vs. Cosine Similarity

助教的解释是：均值化的cosine相似性 跟 Pearson相关系数 不同——就是除以 norm的问题上
我觉得 可能是实验证实 或 理论分析 这样做比较好！或许我教学视频看得不够仔细呢。。。

又回过头 看了下视频 助教给出了这么做的解释：Video 4.3 24:00分起+
算是对 原始用户相关性的一个改进，因为如果是使用相同评分项会导致“平凡情况”，如果两个用户只有一个评分项相同 那么sim=1
这样做有些“鲁莽”，他们只有一个相同点而已；改进的方法还有很多其他，下文只是其中一种。



是我太 鲁莽了。。。