4

这是有问题的功能。它计算 p1 和 p2 的 Pearson 相关系数，它应该是介于 -1 和 1 之间的数字。

当我将它与真实用户数据一起使用时，它有时会返回一个大于 1 的数字，如下例所示：

def sim_pearson(prefs,p1,p2):
    si={}
    for item in prefs[p1]: 
        if item in prefs[p2]: si[item]=1

    if len(si)==0: return 0

    n=len(si)

    sum1=sum([prefs[p1][it] for it in si])
    sum2=sum([prefs[p2][it] for it in si])

    sum1Sq=sum([pow(prefs[p1][it],2) for it in si])
    sum2Sq=sum([pow(prefs[p2][it],2) for it in si]) 

    pSum=sum([prefs[p1][it]*prefs[p2][it] for it in si])

    num=pSum-(sum1*sum2/n)
    den=sqrt((sum1Sq-pow(sum1,2)/n)*(sum2Sq-pow(sum2,2)/n))

    if den==0: return 0

    r=num/den

    return r

critics = {
    'user1':{
        'item1': 3,
        'item2': 5,
        'item3': 5,
        },

    'user2':{
        'item1': 4,
        'item2': 5,
        'item3': 5,
        }
}

print sim_pearson(critics, 'user1', 'user2', )

1.15470053838
4

4 回答 4

8

看起来您可能意外地使用了整数除法。我进行了以下更改，您的函数返回1.0：

num=pSum-(1.0*sum1*sum2/n)
den=sqrt((sum1Sq-1.0*pow(sum1,2)/n)*(sum2Sq-1.0*pow(sum2,2)/n))

有关 Python 中除法运算符的更多信息，请参阅PEP 238。修复上述代码的另一种方法是：

from __future__ import division
于 2009-09-14T19:56:51.613 回答
2

好吧，我花了一分钟时间阅读代码，但如果你将输入数据更改为浮点数，它似乎会起作用

于 2009-09-14T19:58:46.960 回答
2

整数除法令人困惑。如果你做n一个浮动它会起作用：

n=float(len(si))
于 2009-09-14T20:02:40.343 回答
1

好吧，我并不能完全找出你的函数中的逻辑有什么问题，所以我只是使用皮尔逊系数的定义重新实现了它：

from math import sqrt

def sim_pearson(p1,p2):
    keys = set(p1) | set(p2)
    n = len(keys)

    a1 = sum(p1[it] for it in keys) / n
    a2 = sum(p2[it] for it in keys) / n

#    print(a1, a2)

    sum1Sq = sum((p1[it] - a1) ** 2 for it in keys)
    sum2Sq = sum((p2[it] - a2) ** 2 for it in keys) 

    num = sum((p1[it] - a1) * (p2[it] - a2) for it in keys)
    den = sqrt(sum1Sq * sum2Sq)

#    print(sum1Sq, sum2Sq, num, den)
    return num / den

critics = {
    'user1':{
        'item1': 3,
        'item2': 5,
        'item3': 5,
        },

    'user2':{
        'item1': 4,
        'item2': 5,
        'item3': 5,
        }
}

assert 0.999 < sim_pearson(critics['user1'], critics['user1']) < 1.0001

print('Your example:', sim_pearson(critics['user1'], critics['user2']))
print('Another example:', sim_pearson({1: 1, 2: 2, 3: 3}, {1: 4, 2: 0, 3: 1}))

请注意，在您的示例中，皮尔逊系数只是1.0因为向量 (-4/3, 2/3, 2/3) 和 (-2/3, 1/3, 1/3) 是平行的。

于 2009-09-14T20:12:23.023 回答