15、智能推荐系统：基于受限玻尔兹曼机的协同过滤实现

智能推荐系统：基于受限玻尔兹曼机的协同过滤实现

在当今数字化时代，推荐系统在各个领域都发挥着重要作用。受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）作为一种强大的机器学习模型，在协同过滤推荐系统中有着广泛的应用。本文将详细介绍如何使用受限玻尔兹曼机实现协同过滤推荐系统，包括数据预处理、网络构建、模型训练和推理等步骤。

1. 协同过滤的RBM实现

我们将使用MovieLens 100K数据集，该数据集包含用户对不同电影的1 - 5星评分。可以从 这里 下载该数据集。

2. 输入数据处理

输入的评分文件每行包含 userId 、 movieId 、 rating 和 timestamp 字段。我们将处理每条记录，创建一个三维的numpy数组作为训练文件，维度分别对应 userId 、 movieId 和 rating 。评分从1到5进行one-hot编码，因此评分维度的长度为5。我们使用80%的输入记录创建训练数据，其余20%用于测试。

以下是创建训练和测试文件的详细代码：

"""
@author: santanu
"""
import numpy as np
im