文件名称：惊喜：用于构建和分析推荐系统的Python scikit
文件大小：279KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-12 04:46:52
matrix systems recommender recommendation factorization
概述 是一个Python的用于构建和分析处理带有明确评分数据的推荐系统。 设计是出于以下目的： 让用户完全控制自己的实验。 为此，我们特别强调，我们试图通过指出算法的每个细节来使其尽可能清晰和精确。 减轻的痛苦。 用户可以使用内置数据集（ ， ）和自己的自定义数据集。 提供各种现成的例如，，基于矩阵分解的（ ， ， ， ） 。 此外，还内置了各种（余弦，MSD，Pearson等）。 易于实现。 提供， 和算法性能的工具。 交叉验证过程可以使用强大的CV迭代器（受优秀的工具启发）非常容易地运行，并且。 名称SurPRISE （大致为：）代表简单Python推荐系统引擎。 请注意，惊喜不支持隐式评级或基于内容的信息。 入门示例 这是一个简单的示例，显示了如何（下载）数据集，将其拆分以进行5倍交叉验证，以及如何计算算法的MAE和RMSE。 from surprise