15、R语言在推荐系统与时间序列分析中的应用

R语言在推荐系统与时间序列分析中的应用

1. 推荐系统分析

我们将使用Jester5k数据集来比较不同的推荐算法，以找出最佳算法。该数据集包含5000个用户对100个笑话的评分，数据收集于1999年4月至2003年5月，且每个用户至少对36个笑话进行了评分。

1.1 数据理解与准备

首先，我们需要加载 recommenderlab 包，并读取Jester5k数据集：

library(recommenderlab)
data(Jester5k)
Jester5k

我们可以查看用户的评分列表、用户的平均评分和特定笑话的平均评分：

as(Jester5k[10,], "list")
rowMeans(Jester5k[10,])
colMeans(Jester5k[,1])

为了更好地理解数据，我们可以绘制评分的直方图，包括原始数据和归一化后的数据：

hist(getRatings(Jester5k), breaks=100)
hist(getRatings(normalize(Jester5k)), breaks=100)

在建模和评估之前，我们可以使用 evaluationScheme() 函数创建训练集和测试集：

set.