数据挖掘协同过滤算法题目
时间: 2025-01-04 13:35:47 浏览: 57
### 关于数据挖掘中协同过滤算法的练习题
#### 使用UCI机器学习仓库中的MovieLens数据集进行协同过滤实践[^1]
为了更好地理解和应用协同过滤算法,可以采用来自 UCI 机器学习仓库 的 MovieLens 数据集。该数据集提供了用户对电影评分的信息,非常适合用于构建和评估推荐系统。
```python
import pandas as pd
from surprise import Dataset, Reader, KNNBasic
from surprise.model_selection import cross_validate
# 加载数据集
reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep=',')
data = Dataset.load_from_file('ratings.csv', reader=reader)
# 构建并训练K近邻模型
algo = KNNBasic()
cross_validate(algo, data, measures=['RMSE'], cv=5, verbose=True)
```
此代码片段展示了如何加载 `ratings.csv` 文件,并利用 Surprise 库实现基于用户的协同过滤方法。通过交叉验证的方式评估了均方根误差 (RMSE),这是衡量预测准确性的重要指标之一。
#### 设计针对协同过滤效果的研究问题
- 尝试多种距离度量标准(如皮尔逊相关系数、余弦相似度),观察其对于最终推荐性能有何差异。
- **探索冷启动问题解决方案**
- 针对新加入系统的用户或物品,在缺乏历史交互记录的情况下,探讨可能采取的有效策略。
- **比较显式反馈与隐式反馈的效果**
- 显式反馈指的是用户给出的具体评价分数;而隐式反馈则来源于浏览行为等间接信息。两者各有优劣,值得深入对比分析。
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