27、协同过滤与关系概率模型技术解析

协同过滤与关系概率模型技术解析

1. 协同过滤基础

协同过滤是一种重要的推荐算法，在很多领域都有广泛应用。下面我们先来看一些相关的代码和操作。

def eval2string(self, *args, **nargs):
    """returns a string form of evaluate, with fewer digits
    """
    (abs,ssq) = self.evaluate(*args, **nargs)
    return f"({abs:.4f}, {ssq:.4f})"

上述代码定义了一个 eval2string 方法，用于将评估结果以字符串形式输出，并且保留较少的小数位数。

我们可以在成绩评分集上测试相关代码：

#lg = CF_learner(grades_rs,step_size = 0.1, regularization = 0.01,
num_properties = 1)
#lg.learn(num_epochs = 500)
# lg.item_bias
# lg.user_bias
# lg.plot_property(0,plot_all=True) # can you explain why?

这里给出了一些测试代码示例，不过部分代码被注释掉了。例如 CF_learner 可能是一个协同过滤学习器类，通过设置步长、正则化参数和属性数量等，