采用KNN算法实现一个简单的推荐系统
2017-04-13 10:53
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1. 基于相似用户的KNN
选用公式如下:
2. 基于相似物品的KNN
要求:
1. 纯PYTHON代码实现
2. 利用SKLEARN开发包实验
实验要求:
1. 数据集:
Movielens1M, Movielens100k
2. 评价指标:
RMSE, 均方根误差(root mean squared error,RMSE)
MAE平均绝对误差(mean absolute error,MAE)
3. 实验结果
【说明】
train、Test数据划分比—>9:1
User_test:基于用户的过滤
Item_test:基于项目的过滤
本文试验参考并修改自:
http://online.cambridgecoding.com/notebooks/eWReNYcAfB/implementing-your-own-recommender-systems-in-python-2
http://blog.ethanrosenthal.com/2015/11/02/intro-to-collaborative-filtering/
实验代码查看地址:RMSE
选用公式如下:
2. 基于相似物品的KNN
要求:
1. 纯PYTHON代码实现
2. 利用SKLEARN开发包实验
实验要求:
1. 数据集:
Movielens1M, Movielens100k
2. 评价指标:
RMSE, 均方根误差(root mean squared error,RMSE)
MAE平均绝对误差(mean absolute error,MAE)
3. 实验结果
【说明】
train、Test数据划分比—>9:1
User_test:基于用户的过滤
Item_test:基于项目的过滤
本文试验参考并修改自:
http://online.cambridgecoding.com/notebooks/eWReNYcAfB/implementing-your-own-recommender-systems-in-python-2
http://blog.ethanrosenthal.com/2015/11/02/intro-to-collaborative-filtering/
实验代码查看地址:RMSE
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