聚类下的协同推荐优化(python代码)

上传者: wq6qeg88 | 上传时间: 2022-05-10 18:04:25 | 文件大小: 14KB | 文件类型: ZIP
主程序是 evaluate_class.py 该程序中首先定义了一个 evaluate类 ,此类包含了所有的结果分析方法 类中需要外部调用的函数有三个: EvaCF(thre, n) EvaClu(user_genres_data, movie_genres_data) Q() 其中: EvaCF 用来进行 协同预测 评价 EvaClu 在 社区中用户观看电影种类方面 进行评价 Q 用来进行 模块度 评价 数据文件存放在 ml-1m 文件夹中 pyfile文件夹中存放一些测试以及数据处理文件 其中: collaborative_filtering.py 是利用 协同预测 做矩阵填充的文件,生成predictedratings.dat cut_data.py 用来切割数据集 evaluate_cf.py 是早期用来测试 协同过滤 的文件 MovieGenres.py 文件是早期用来测试 电影-电影种类 的文件 总之,只要有evaluate_class.py 以及 ml-1m文件夹 中的数据,程序就可以运行了。 PS: evaluate.py是未经过类封装的、早期用来做评价

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