Probabilistic Matrix Factorization概率矩阵分解Python源代码

基于MovieLens数据集，采用随机梯度下降算法优化最小化能量函数的概率矩阵分解Python源代码，自己做实验的源代码Probabilistic Matrix Factorization

from numpy import *
import random
def load_rating_data（file_path=‘ml-100k/u.data‘）:
    “““
    load movie lens 100k ratings from original rating file.
    need to download and put rating data in /data folder first.
    Source: http://www.grouplens.org/
    “““
    prefer = []
    for line in open（file_path ‘r‘）:  # 打开指定文件
        （userid movieid rating ts） = line.split（‘\t‘）  # 数据集中每行有4项
        uid = int（userid）
        mid = int（movieid）
        rat = float（rating）
        prefer.append（[uid mid rat]）
    data = array（prefer）
    return data


def spilt_rating_dat（data size=0.2）:
    train_data = []
    test_data = []
    for line in data:
        rand = random.random（）
        if rand < size:
            test_data.append（line）
        else:
            train_data.append（line）
    train_data = array（train_data）
    test_data = array（test_data）
    return train_data test_data

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      10089  2017-01-09 23:48  ProbabilisticMatrixFactorization.py

     文件       8746  2017-01-12 12:41  Probabilistic-Matrix-Factorization.py

     文件    1979173  2000-07-19 16:09  data\ml-100k\u.data

     文件        958  2017-01-12 12:36  LoadData.py

     目录          0  2017-01-09 23:19  data\ml-100k

     目录          0  2017-01-10 20:49  data

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              1998966                    6