基于hadoop的商品推荐系统_书籍商品推荐系统

# 导入 nunpy 和 surprise 辅助库
import numpy as np
import surprise  

class MatrixFactorization(surprise.AlgoBase):
    '''基于矩阵分解的推荐.'''
    
    def __init__(self, learning_rate, n_epochs, n_factors, lmd):
        
        self.lr = learning_rate  # 梯度下降法的学习率
        self.n_epochs = n_epochs  # 梯度下降法的迭代次数
        self.n_factors = n_factors  # 分解的矩阵的秩(rank)
        self.lmd = lmd # 防止过拟合的正则化的强度
        
    def fit(self, trainset):
        '''通过梯度下降法训练, 得到所有 u_i 和 p_j 的值'''
        
        print('Fitting data with SGD...')
        
        # 随机初始化 user 和 item 矩阵.
        u = np.random.normal(0, .1, (trainset.n_users, self.n_factors))
        p = np.random.normal(0, .1, (trainset.n_items, self.n_factors))
        
        # 梯度下降法
        for _ in range(self.n_epochs):
            for i, j, r_ij in trainset.all_ratings():
                err = r_ij - np.dot(u[i], p[j])
                #TODO
                # 利用梯度调整 u_i 和 p_j
                u[i] -= -self.lr * err * p[j] + self.lr * self.lmd * u[i]
                p[j] -= -self.lr * err * u[i] + self.lr * self.lmd * p[j]
                # 注意: 修正 p_j 时, 安装严格定义, 我们应该使用 u_i 修正之前的值, 但是实际上差别微乎其微
        
        self.u, self.p = u, p
        self.trainset = trainset
 
    def estimate(self, i, j):
        '''预测 user i 对 item j 的评分.'''
        
        # 如果用户 i 和物品 j 是已知的值, 返回 u_i 和 p_j 的点击
        # 否则使用全局平均评分rating值(cold start 冷启动问题)
        if self.trainset.knows_user(i) and self.trainset.knows_item(j):
            # 返回 u_i 和 p_j 的点击
            return np.dot(self.u[i], self.p[j])
        else:
            # 返回 全局平均评分rating值
            return self.trainset.global_mean

from surprise import BaselineOnly
from surprise import Dataset
from surprise import Reader
from surprise import accuracy
from surprise.model_selection import cross_validate
from surprise.model_selection import train_test_split
import os
 
file_path = os.path.expanduser('./book_crossing/book_ratings.dat')
 
# 创建 reader 对象
reader = Reader(line_format='user item rating', sep='t', rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_file(file_path, reader=reader)
 
# 将数据随机分为训练和测试数据集
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=.25)
 
# 初始化以上定义的矩阵分解类.
algo = MatrixFactorization(learning_rate=.015, n_epochs=60, n_factors=2, lmd = 0.2)
 
# 训练
algo.fit(trainset)
 
# 预测
predictions = algo.test(testset)
 
# 计算平均绝对误差
accuracy.mae(predictions)

# 使用 surpise 内建的基于最近邻的方法做比较
algo = surprise.KNNBasic()
algo.fit(trainset)
predictions = algo.test(testset)
accuracy.mae(predictions)

# 使用 surpise 内建的基于 SVD 的方法做比较
algo = surprise.SVD()
algo.fit(trainset)
predictions = algo.test(testset)
accuracy.mae(predictions)