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Environment

  • Python 3.6 upper
  • Numpy 1.4 upper

2018.05.16 update

在推荐系统众多方法中,基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的,原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统,两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤。一直到2000年,该算法都是推荐系统领域最著名的算法。

俗话说“物以类聚、人以群分”,拿看电影这个例子来说,如果你喜欢《蝙蝠侠》、《碟中谍》、《星际穿越》、《源代码》等电影,另外有个人也都喜欢这些电影,而且他还喜欢《钢铁侠》,则很有可能你也喜欢《钢铁侠》这部电影。

所以说,当一个用户 A 需要个性化推荐时,可以先找到和他兴趣相似的用户群体 G,然后把 G 喜欢的、并且 A 没有听说过的物品推荐给 A,这就是基于用户的协同过滤算法。

根据上述基本原理,我们可以将基于用户的协同过滤推荐算法拆分为两个步骤:

  1. 找到与目标用户兴趣相似的用户集合。
  2. 找到这个集合中用户喜欢的、并且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。 豆瓣电影是中国最著名的电影sns社区,它允许用户对每部电影进行评价。

现在从豆瓣的用户中抽取了500左右个比较活跃的用户,这些用户都是忠实的电影迷,大部分人涉猎了上百部电影。

这里有个80多万行的文本文件,文件的每行是三个数字,分别是userid,movieid,rating。代表一个用户对一部电影的评分。rating代表评分的星级,如上图中的红框所示,星级从低到高依次是1-5。

接下来有个行数为10001的文本文件(第一行为title),文件的每行为2个数字,分别代表userid和movieid,请你预测如果该用户观看了这部电影,会给该电影打多少分,你的预测值为1个大小为1-5的整数。

本题的答案是一个长度为1万的字符串,字符串的第k位代表你对第k行的预测结果。

如果你的预测结果和实际答案的差值的绝对值的和小于6000,通过该题。

答案提交链接 qlcoder 千里码

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python main.py

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