15、基于受限玻尔兹曼机的智能推荐系统实现

基于受限玻尔兹曼机的智能推荐系统实现

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，尤其是在电影推荐方面。本文将详细介绍如何使用受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）构建一个智能推荐系统，通过对电影评分数据的处理和模型训练，实现对用户未评分电影的评分预测。

1. 数据准备

我们使用的数据集是 MovieLens 100K 数据集，该数据集包含了用户对不同电影给出的 1 到 5 星的评分。你可以从 这里 下载该数据集。

数据预处理的步骤如下：
1. 读取数据 ：使用 pandas 库读取原始评分文件，文件中的每一行包含 userId 、 movieId 、 rating 和 timestamp 四个字段。
2. 数据转换 ：将评分数据转换为三维的 numpy 数组，维度分别为用户数、电影数和评分等级（1 到 5）。评分采用独热编码，因此评分维度的长度为 5。
3. 划分训练集和测试集 ：随机选择 20% 的评分条目作为测试集，其余 80% 作为训练集。测试集的数据仅保存用户 ID、电影 ID 和评分，不扩展为三维数组。

以下是实现数据预处理