【机器学习】【SVD-5】SVD在推荐（策略：TopK）系统中的应用简介 + 示例展示 + Python代码实现

最新推荐文章于 2025-06-04 12:03:36 发布

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分类专栏：人工智能机器学习跟我一起学机器学习 Machine Learning

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012421852/article/details/80454748

本文介绍了SVD在推荐系统中的应用，详细阐述了TopK推荐策略，并提供了Python代码实现，包括Release和Debug两个版本。通过SVD找到与新用户最相似的TopK旧用户，推荐他们评分高且新用户未评分的商品。推荐商品按综合评分降序排列，同时可设置最小评分阈值排除某些商品。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.SVD在推荐系统中的应用简介

此部分可以详见：SVD奇异值分解的基本原理介绍

2.SVD的TopK推荐系统的简介

TopK推荐策略就是指：找到和新用户最高相似度的TopK旧用户，将这k个旧用户评分而新用户未评分的所有商品推荐给新用户

每个旧用户对商品的评分都有一个权值，权值大小正相关于和新用户的相似度

注：本文系统还实现了推荐的商品是按照综合评分降序的顺序给出的~，用pandas.DataFrame很容易达到

3.svd TopK推荐系统的Python实现（Release版本）

3.1代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: 蔚蓝的天空Tom
Talk is cheap, show me the code
Aim:基于svd的推荐系统（推荐策略：topK）的代码实现(Release版本)
"""

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame

class CSVD(object):
    '''
    实现基于svd的推荐系统
    推荐策略：找到和新用户相似度最高的旧用户，找到旧用户评分商品但新用户没有评分的商品，将这些商品推荐给新用户
    此系统是按照评分降序的顺序将商品推荐给用户
    '''
    
    def __init__(self, data):
        self.data = data       #用户数据
        self.S = []  #用户数据矩阵的奇异值序列 singular values
        self.U = []  #svd后的单位正交向量
        self.VT = []  #svd后的单位正交向量
        self.k = 0   #满足self.p的最小k值(k表示奇异值的个数)
        self.SD = [] #对角矩阵，对角线上元素是奇异值 singular values diagonal matrix
        self.n = np.shape(data)[0] #用户对商品的评分矩阵中，商品个数
        self.m = np.shape(data)[1] #用户对商品的评分矩阵中，用户个数
        
    def _svd(self):
        '''
        用户数据矩阵的svd奇异值分解
        '''
        self.U, self.S, self.VT = np.linalg.svd(self.data)
        return self.U, self.S, self.VT
        
    def _calc_k(self, percentge):
        '''确定k值：前k个奇异值的平方和占比 >=percentage, 求满足此条件的最小k值
        :param percentage, 奇异值平方和的占比的阈值
        :return 满足阈值percentage的最小k值
        '''
        self.k = 0
        #用户数据矩阵的奇异值序列的平方和
        total = sum(np.square(self.S))
        svss = 0 #奇异值平方和 singular values square sum
        for i in range(np.shape(self.S)[0]):
            svss += np.square(self.S[i])
            if (svss/total) >= percentge:
                self.k = i+1
                break
        return self.k

    def _buildSD(self, k):
        '''构建由奇异值组成的对角矩阵
        :param k,根据奇异值开放和的占比阈值计算出来的k值
        :return 由k个前奇异值组成的对角矩阵
        '''
        #方法1：用数组乘方法
        self.SD = np.eye(self.k) * self.S[:self.k]

        #方法2：用自定义方法
        e = np.eye(self.k)
        for i in range(self.k):
            e[i,i] = self.S[i]

        return self.SD
        
    def _dimReduce(self, percentage):
        '''
        SVD降维
        :param percentage, 奇异值开方和的占比阈值
        :return 降维后的用户数据矩阵
        '''
        #Step1:svd奇异值分解
        self._svd()
        #Step2:计算k值
        self._calc_k(percentage)
        print('\n按照奇异值开方和占比阈值percentage=%d, 求得降维的k=%d'%(percentage, self.k))
        #Step3:构建由奇异值组成的对角矩阵singular values diag