可能是史上代码最少的协同过滤推荐引擎

最新推荐文章于 2025-07-30 22:50:06 发布

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#人工智能 #数据结构与算法

本文详细介绍了如何使用R语言简洁高效地实现协同过滤推荐算法，通过少量代码展示了数据读取、矩阵构造、标准化处理、相似度计算、推荐生成等关键步骤，适合对推荐系统感兴趣的读者快速入门。

http://www.wentrue.net/blog/?p=970

可能是史上代码最少的协同过滤推荐引擎

自世界杯开幕以来，这是首次看不到球赛的两天，看不了球，就写篇博客吧，标题比较有噱头，实际上是用R实现的item-based CF推荐算法。

# 读入数据，原数据是user-subject的收藏二元组
data = read.table('data.dat', sep=',', header=TRUE)
# 标识user与subject的索引
user = unique(data$user_id)
subject = unique(data$subject_id)
uidx = match(data$user_id, user)
iidx = match(data$subject_id, subject)
# 从二元组构造收藏矩阵
M = matrix(0, length(user), length(subject))
i = cbind(uidx, iidx)
M[i] = 1
# 对列向量（subject向量）进行标准化，%*%为矩阵乘法
mod = colSums(M^2)^0.5  # 各列的模
MM = M %*% diag(1/mod)  # M乘以由1/mod组成的对角阵，实质是各列除以该列的模
#crossprod实现MM的转置乘以MM，这里用于计算列向量的内积，S为subject的相似度矩阵
S = crossprod(MM)
# user-subject推荐的分值
R = M %*% S
R = apply(R, 1, FUN=sort, decreasing=TRUE, index.return=TRUE)
k = 5
# 取出前5个分值最大的subject
res = lapply(R, FUN=function(r)return(subject[r$ix[1:k]]))
# 输出数据
write.table(paste(user, res, sep=':'), file='result.dat', quote=FALSE, row.name=FALSE, col.name=FALSE)

除去注释，有效代码只有16行。其中大量运用了向量化的函数与处理方式，所以没有任何的显式循环结构，关于向量化更详细的叙述可看这里。

注：该代码实现的只是最基本算法，仅作参考，不承诺在大规模与复杂数据环境下的实用性。

源数据文件data.dat的内容如下所列：

user_id,subject_id

1,1

1,3

1,7

1,13

2,2

2,5

2,6

2,7

2,9

2,10

2,11

3,1

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3,4

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6,8

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12,12

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16,3

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34,10

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36,12

36,13

38,5

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42,8

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43,6

43,10

43,11

43,12