R实现mapreduce的协同过滤算法

最新推荐文章于 2022-01-04 18:01:26 发布

老三是只猫

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本文介绍了一种基于用户行为的协同过滤推荐算法实现过程。通过构建物品同现矩阵和用户评分矩阵，利用矩阵运算得出推荐结果。文章详细展示了矩阵构建及计算步骤，并提供了具体的代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

算法的思想：
建立物品的同现矩阵
建立用户对物品的评分矩阵
矩阵计算推荐结果

文字说明部分：
1.建立物品的同现矩阵
按用户分组，找到每个用户所选的去被，单独出现计数，和两两一组计数。例如：用户id为3的用户，分别给101，104，105，107，这四个物品打分。
1) (101,101),(104,104),(105,105),(107,107)，单独出现计算各加1。
2) (101,104),(101,105),(101,107),(104,105),(104,107),(105,107)，两个一组计数各加1。
3) 把所有用户的计算结果求和，生成一个三角矩阵，再补全三角矩阵，就建立了物品的同现矩阵。
如下面矩阵所示：

  [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107]

[101] 5 3 4 4 2 2 1
[102] 3 3 3 2 1 1 0
[103] 4 3 4 3 1 2 0
[104] 4 2 3 4 2 2 1
[105] 2 1 1 2 2 1 1
[106] 2 1 2 2 1 2 0
[107] 1 0 0 1 1 0 1

2.建立用户对物品的评分矩阵
按用户分组，找到每个用户所选的物品和评分
例如：用户id为3的用户，分别给给(3,101,2.0),(3,104,4.0),(3,105,4.5),(3,107,5.0)，这4个物品打分。
2) 建立用户对物品的评分矩阵

U3

[101] 2.0
[102] 0.0
[103] 0.0
[104] 4.0
[105] 4.5
[106] 0.0
[107] 5.0
3. 矩阵计算推荐结果

同现矩阵*评分矩阵=推荐结果
这里写图片描述
推荐给用户ID为3的用户的结果是(103,24.5),(102,18.5),(106,16.5)（就是图中没有评分的部分）

代码部分：

#引用plyr包
library(plyr)

#读取数据集
train<-read.csv(file="small.csv",header=FALSE)
names(train)<-c("user","item","pref") 

> train
  user item pref
1 1 101 5.0
2 1 102 3.0
3 1 103 2.5
4 2 101 2.0
5 2 102 2.5
6 2 103 5.0
7 2 104 2.0
8 3 101 2.0
9 3 104 4.0
10 3 105 4.5
11 3 107 5.0
12 4 101 5.0
13 4 103 3.0
14 4 104 4.5
15 4 106 4.0
16 5 101 4.0
17 5 102 3.0
18 5 103 2.0
19 5 104 4.0
20 5 105 3.5
21 5 106 4.0

#计算用户列表
usersUnique<-function(){
  users<-unique(train$user)
  users[order(users)]
}

#计算商品列表方法
itemsUnique<-function(){
  items<-unique(train$item)
  items[order(items)]
}

# 用户列表
users<-usersUnique() 
> users
[1] 1 2 3 4 5

# 商品列表
items<-itemsUnique() 
> items
[1] 101 102 103 104 105 106 107

#建立商品列表索引
index<-function(x) which(items %in% x)
data<-ddply(train,.(user,item,pref),summarize,idx=index(item)) 

> data
 user item pref idx
1 1 101 5.0 1
2 1 102 3.0 2
3 1 103 2.5 3
4 2 101 2.0 1
5 2 102 2.5 2
6 2 103 5.0 3
7 2 104 2.0 4
8 3 101 2.0 1
9 3 104 4.0 4
10 3 105 4.5 5
11 3 107 5.0 7
12 4 101 5.0 1
13 4 103 3.0 3
14 4 104 4.5 4
15 4 106 4.0 6
16 5 101 4.0 1
17 5 102 3.0 2
18 5 103 2.0 3
19 5 104 4.0 4
20 5 105 3.5 5
21 5 106 4.0 6

#同现矩阵
cooccurrence<-function(data){
  n<-length(items)
  co<-matrix(rep(0,n*n),nrow=n)
  for(u in users){
    idx<-index(data$item[which(data$user==u)])
    m<-merge(idx,idx)
    for(i in 1:nrow(m)){
      co[m$x[i],m$y[i]]=co[m$x[i],m$y[i]]+1
    }
  }
  return(co)
}

#推荐算法
recommend<-function(udata=udata,co=coMatrix,num=0){
  n<-length(items)

  # all of pref
  pref<-rep(0,n)
  pref[udata$idx]<-udata$pref

  # 用户评分矩阵
  userx<-matrix(pref,nrow=n)

  # 同现矩阵*评分矩阵
  r<-co %*% userx

  # 推荐结果排序
   r[udata$idx]<-0
  idx<-order(r,decreasing=TRUE)
  topn<-data.frame(user=rep(udata$user[1],length(idx)),item=items[idx],val=r[idx])
  topn<-topn[which(topn$val>0),]

  # 推荐结果取前num个
  if(num>0){
    topn<-head(topn,num)
  }

  #返回结果
  return(topn)
}

#生成同现矩阵
co<-cooccurrence(data) 
> co
    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7]
[1,]  5    3    4    4    2    2    1
[2,]  3    3    3    2    1    1    0
[3,]  4    3    4    3    1    2    0
[4,]  4    2    3    4    2    2    1
[5,]  2    1    1    2    2    1    1
[6,]  2    1    2    2    1    2    0
[7,]  1    0    0    1    1    0    1

#计算推荐结果
recommendation<-data.frame()
for(i in 1:length(users)){
  udata<-data[which(data$user==users[i]),]
  recommendation<-rbind(recommendation,recommend(udata,co,0)) 
} 

> recommendation
  user item val
1 1 104 33.5
2 1 106 18.0
3 1 105 15.5
4 1 107 5.0
5 2 106 20.5
6 2 105 15.5
7 2 107 4.0
8 3 103 24.5
9 3 102 18.5
10 3 106 16.5
11 4 102 37.0
12 4 105 26.0
13 4 107 9.5
14 5 107 11.5