PMF.zip_PMF_PMF推荐系统_visualc_推荐算法PMF代码解析资源-CSDN下载

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72 浏览量 2022-09-20 21:25:19 上传评论收藏 3KB ZIP 举报

**标题解析：** "PMF.zip_PMF_PMF推荐系统_visual c" 这个标题指出，我们关注的是一个关于PMF（Probabilistic Matrix Factorization，概率矩阵分解）的项目，该项目是用C++语言编写的，并且与推荐系统有关。"visual c"可能指的是Visual C++，微软的C++集成开发环境，这意味着代码可能是用这个IDE编译和开发的。 **描述解析：** 描述中提到的"C++实现的Probabilistic Matrix Factorization（PMF）算法，用于推荐系统"揭示了这个压缩包包含的代码实现了PMF算法，这是一种在推荐系统中广泛使用的机器学习技术。PMF通过将用户和物品的评分矩阵分解为两个低秩矩阵来预测用户可能对未评分物品的喜好，从而提供个性化推荐。 **知识点详解：** 1. **推荐系统**：推荐系统是一种信息过滤系统，它根据用户的个人历史行为和偏好，为他们提供个性化的产品或服务推荐。常见的推荐系统方法包括基于内容的推荐、协同过滤和混合推荐。 2. **PMF（概率矩阵分解）**：PMF是协同过滤的一种变体，它假设用户对物品的评分可以表示为两个潜在因素的乘积。这些潜在因素通常通过优化算法（如梯度下降）从已知评分数据中学习得到。PMF的优势在于它能够处理缺失数据，并且有较好的理论解释。 3. **C++编程**：C++是一种静态类型、编译型、通用的、大小写敏感的、不仅支持过程化编程，也支持面向对象编程的程序设计语言。它以其高效性和灵活性被广泛用于系统软件、应用软件、游戏开发等领域。 4. **Visual C++**：Visual C++是微软的C++开发工具，它提供了一个集成开发环境，支持创建Windows应用程序，包括GUI（图形用户界面）应用程序和控制台应用程序。它还包含了MFC（Microsoft Foundation Classes），一个C++库，用于简化Windows API的使用。 5. **矩阵分解**：在数学和计算机科学中，矩阵分解是将一个矩阵表示为其他矩阵的组合，如SVD（奇异值分解）、QR分解等。在PMF中，矩阵分解用于找到低秩近似，从而减少计算复杂性并揭示数据中的隐藏结构。 6. **梯度下降**：梯度下降是优化算法的一种，常用于求解损失函数最小化的参数。在PMF中，通过梯度下降更新模型参数，以最小化预测评分与实际评分之间的差异。 7. **协同过滤**：协同过滤是推荐系统中的一种基础方法，它基于用户的历史行为数据，找出具有相似行为模式的用户，然后根据这些相似性进行预测和推荐。 8. **数据预处理**：在应用PMF之前，通常需要对原始评分矩阵进行预处理，例如填充缺失值，规范化评分，以便算法能够更好地运行。 9. **评估指标**：推荐系统的性能可以通过多种指标评估，如准确率、召回率、F1分数以及RMSE（均方根误差）等。在压缩包中，"PMF.cpp"可能是实现PMF算法的主要源代码文件，可能包含了数据读取、模型训练、预测生成等关键步骤。通过阅读和理解这段代码，我们可以深入学习PMF的工作原理及其在推荐系统中的应用。

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PMF.zip （1个子文件）

PMF.cpp 18KB

/* PMF.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 (1)从MAT文件读取数据 (2)梯度下降算法迭代处理 */ #include "stdafx.h" #include "math.h" #include "conio.h" #include "ctype.h" #include "atlstr.h" #include "mat.h" #include "engine.h" //#include "mclmcr.h" // mxArray 类型声明 #define D 10 /*dimension*/ #define U 6040 /*User number*/ #define M 3952 /*Movie number*/ #define R 900000 /*train rate number*/ #define TN 100000 /*test rate number*/ #define MAXEPOCH 50 /*epoch times*/ struct rate { int Pid; int Mid; double Rating; double PredRating; //double cRating; }; rate trainRate[R]; /*Rating data*/ rate testRate[R]; /*Rating data*/ double w1_M1[M][D]; //movie feature matrix double zw1_M1[D][M]; //movie 转置 double w1_P1[U][D]; //person feature matrix double pRate[U][M]; double w1_M1_inc[M][D]; double w1_P1_inc[U][D]; double Ix_m[R][D]; //movie feature matrix double Ix_p[R][D]; //person feature matrix int randnumber[MAXEPOCH][R]; double pred_out[R]; double p_out[R]; /*paramater */ double epsilon=500; /* Learning rate */ double lambda = 0.01; /* Regularization parameter */ double momentum=0.8; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { int row,col; int ii; int nn[10]; double meanRating=0; double lsum=0; double ltsum=0; int lPid; int lMid; /*matlab Engine*/ Engine *ep; mxArray *T = NULL; mxArray *tmp = NULL; /*read MATFile*/ MATFile *Pfile=NULL; mxArray *pMxArray=NULL; int ch; int *dMat; //buffer for rated data double *dMat_f; int *dMat_i; int i,j,k; /*initial variable*/ for(i=0;i<U;i++) { for(int j=0;j<D;j++) { w1_P1_inc[i][j]=0.0; } } for(i=0;i<M;i++) { for(int j=0;j<D;j++) { w1_M1_inc[i][j]=0.0; } } /*产生均值为0，方差为0.01的高斯分布*/ /*启动MATLAB引擎*/ printf("make initial feature matrix...\n"); if (!(ep = engOpen("/0"))) { printf("/nCan't start MATLAB engine/n"); ch=_getch(); return(1); } T = mxCreateDoubleMatrix(M, D, mxREAL); ch=engPutVariable(ep,"T",T); ch=engEvalString(ep, "T=0.1*randn(size(T));"); T=engGetVariable(ep,"T"); row = (int)mxGetM(T); col = (int)mxGetN(T); //printf(" rol*col is %d %d\n",row,col); dMat_f = new double[row*col]; dMat_f = (double *)mxGetData(T); for(i=0;i<row;i++) { for(j=0;j<col;j++) { w1_M1[i][j]=dMat_f[j*row+i]; //printf("%f ",w1_M1[i][j]);//E } //printf("\n"); } ch=engEvalString(ep, "T=0.1*randn(size(T));"); T=engGetVariable(ep,"T"); row = (int)mxGetM(T); col = (int)mxGetN(T); //printf(" rol*col is %d %d\n",row,col); dMat_f = new double[row*col]; dMat_f = (double *)mxGetData(T); for(i=0;i<row;i++) { for(j=0;j<col;j++) { w1_P1[i][j]=dMat_f[j*row+i]; //printf("%f ",w1_P1[i][j]);//E } //printf("\n"); } //产生1~R的随机排列数randnumber mxDestroyArray(T); T = mxCreateNumericMatrix(1,R, mxINT32_CLASS,mxREAL); ch=engPutVariable(ep,"T",T); for(k=0;k<MAXEPOCH;k++) { tmp = mxCreateNumericMatrix(1,1, mxINT32_CLASS,mxREAL); nn[0]=R; memcpy((int *)mxGetPr(tmp),(int *)nn, 4); ch=engPutVariable(ep,"R",tmp); ch=engEvalString(ep, "T=int32(randperm(R));"); T=engGetVariable(ep,"T"); row = (int)mxGetM(T); //row=1 col = (int)mxGetN(T); //printf(" rol*col is %d %d\n",row,col); dMat_i = new int[row*col]; dMat_i = (int *)mxGetData(T); for(j=0;j<col;j++) { randnumber[k][j]=dMat_i[j]-1; //从0开始 //printf("%d ",dMat_i[j]); } //printf("\n"); } mxDestroyArray(T); mxDestroyArray(tmp); engClose(ep); //=============================================== printf("Get Train Data...\n"); //1.1 Open MAT File Pfile=matOpen("moviedata.mat","r"); //A if (Pfile == NULL) { print�