GitHub开源推荐系统项目Surprise的安装和使用

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最近在GitHub上发现了一个很好的开源推荐系统，Star700多，包含了常用的矩阵分解算法，包括SVD，SVD++，NMF等等，GitHub地址：https://github.com/NicolasHug/Surprise，由于安装和使用过程中有许多坑，特此记录下来：

 

Surprise安装

官方文档中显示安装环境为Python2.7或者3.5，我的环境为3.5，其他没试过。

 

首先，文档显示有两种安装方法，这里使用第一种安装方法

$ pip install numpy

$ pip install scikit-surprise

 

在安装之前首先确认安装了numpy模块，然后在安装surprise时，老是报错，错误为unable to findvcvarsall.bat，网上搜了下解决办法链接为：

http://jingyan.baidu.com/article/adc815138162e8f723bf7387.html

然后重新pipinstall scikit-surprise就好了。

 

Surprise 使用

Surprise里有自带的数据集，自带的数据集加载方法和加载自己数据集的方法不同。加载项目提供的数据集就不多说了，这里重点说下Surprise怎么加载自己本地的数据集以及经常使用的方法。

官方API提供了加载本地数据集的方法：

 

Load a custom dataset

You can of course use a custom dataset. Surprise offerstwo ways of loading a custom dataset:

·        you can either specify a single file with all the ratingsand use the split () method to performcross-validation ;

·        or if your dataset is already split into predefinedfolds, you can specify a list of files for training and testing.

Either way, you will need to define a