学习项亮的《推荐系统实践》时,感觉书中虽然不是没有代码,但基本都是在描述单步的计算如何实现,互相之间不太能组合起来,于是自己写了一份完整的代码,分别实现了基于用户的协同过滤与基于物品的协同过滤,代码质量虽不能和高手比,但已经尽量做到高效精简。
如果有人和我一样在学习推荐系统,而且想自己做一做实验的话,我这份代码可以提供参考,代码地址:
https://github.com/Lockvictor/MovieLens-RecSys
代码中默认按照7:3的比例划分训练集与测试集,项亮的书中是7:1,这里可以自行调整