Exemples pour expliquer les algorithmes de recommandation courants pour l'apprentissage automatique dans les programmes

En tant que composant essentiel dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'exploration de données, les algorithmes de recommandation jouent un rôle important dans le contenu de recommandation personnalisé. Dans le développement .NET, nous pouvons utiliser différents algorithmes pour implémenter des systèmes de recommandation. Cet article présentera trois algorithmes de recommandation courants : le filtrage collaboratif, le filtrage de contenu et les systèmes de recommandation d'apprentissage en profondeur, et fournira des exemples de code source .NET pour chaque algorithme.

Algorithme de recommandation de filtrage collaboratif

L'algorithme de filtrage collaboratif est basé sur les données de comportement des utilisateurs et fournit du contenu recommandé aux utilisateurs en analysant les similitudes entre les utilisateurs. Les algorithmes de filtrage collaboratif courants incluent le filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur et le filtrage collaboratif basé sur les éléments. Vous trouverez ci-dessous un exemple .NET qui démontre la mise en œuvre d'un algorithme de filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur : ```csharp utiliser le système ; en utilisant System.Collections.Generic ; espace de nomsCollaborativeFiltering { Programme de classe { static void Main(string[] arguments) { //Données sur le comportement de l'utilisateur Dictionnaire> userRatings = nouveau Dictionnaire>() { { "Utilisateur1", nouveau Dictionnaire() { { "Article1", 5 }, { "Article2", 3 }, { "Article3", 4 } } }, { "Utilisateur2", nouveau dictionnaire

using System;using System.Collections.Generic;class CollaborativeFiltering{static void Main(){// 用户-物品评分矩阵Dictionary<string dictionary double>> userItemRatings = new Dictionary<string dictionary double>>{{ "User1", new Dictionary<string double> { { "Item1", 5.0 }, { "Item2", 3.0 } } },{ "User2", new Dictionary<string double> { { "Item1", 4.0 }, { "Item3", 1.0 } } },{ "User3", new Dictionary<string double> { { "Item2", 4.5 }, { "Item4", 2.0 } } }};string targetUser = "User2";string targetItem = "Item2";// 计算与目标用户相似的其他用户var similarUsers = FindSimilarUsers(userItemRatings, targetUser);// 基于相似用户的评分预测double predictedRating = PredictRating(userItemRatings, similarUsers, targetUser, targetItem);Console.WriteLine($"预测用户 {targetUser} 对物品 {targetItem} 的评分为: {predictedRating}");}static Dictionary<string double> FindSimilarUsers(Dictionary<string dictionary double>> userItemRatings, string targetUser){Dictionary<string double> similarUsers = new Dictionary<string double>();foreach (var user in userItemRatings.Keys){if (user != targetUser){double similarity = CalculateSimilarity(userItemRatings[targetUser], userItemRatings[user]);similarUsers.Add(user, similarity);}}return similarUsers;}static double CalculateSimilarity(Dictionary<string double> ratings1, Dictionary<string double> ratings2){// 计算两个用户之间的相似性，可以使用不同的方法，如皮尔逊相关系数、余弦相似度等// 这里使用简单的欧氏距离作为示例double distance = 0.0;foreach (var item in ratings1.Keys){if (ratings2.ContainsKey(item)){distance += Math.Pow(ratings1[item] - ratings2[item], 2);}}return 1 / (1 + Math.Sqrt(distance));}static double PredictRating(Dictionary<string dictionary double>> userItemRatings, Dictionary<string double> similarUsers, string targetUser, string targetItem){double numerator = 0.0;double denominator = 0.0;foreach (var user in similarUsers.Keys){if (userItemRatings[user].ContainsKey(targetItem)){numerator += similarUsers[user] * userItemRatings[user][targetItem];denominator += Math.Abs(similarUsers[user]);}}if (denominator == 0){return 0; // 无法预测}return numerator / denominator;}}</string></string></string></string></string></string></string></string></string></string></string></string></string>

Dans cet exemple, nous construisons une matrice d'évaluation des éléments utilisateur et utilisons un algorithme de filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur pour prédire l'évaluation de l'utilisateur sur l'élément. Tout d’abord, nous calculons les autres utilisateurs similaires à l’utilisateur cible, puis effectuons des prédictions basées sur les évaluations d’utilisateurs similaires.

Algorithme de recommandation de filtrage de contenu

L'algorithme de filtrage de contenu recommande aux utilisateurs des éléments similaires à leurs préférences passées en fonction des informations d'attribut des éléments. Voici un exemple .NET basé sur le filtrage de contenu :

using System;using System.Collections.Generic;class ContentFiltering{static void Main(){// 物品-属性矩阵Dictionary<string dictionary double>> itemAttributes = new Dictionary<string dictionary double>>{{ "Item1", new Dictionary<string double> { { "Genre", 1.0 }, { "Year", 2010.0 } } },{ "Item2", new Dictionary<string double> { { "Genre", 2.0 }, { "Year", 2015.0 } } },{ "Item3", new Dictionary<string double> { { "Genre", 1.5 }, { "Year", 2020.0 } } }};string targetUser = "User1";// 用户历史喜好List<string> userLikedItems = new List<string> { "Item1", "Item2" };// 基于内容相似性的物品推荐var recommendedItems = RecommendItems(itemAttributes, userLikedItems, targetUser);Console.WriteLine($"为用户 {targetUser} 推荐的物品是: {string.Join(", ", recommendedItems)}");}static List<string> RecommendItems(Dictionary<string dictionary double>> itemAttributes, List<string> userLikedItems, string targetUser){Dictionary<string double> itemScores = new Dictionary<string double>();foreach (var item in itemAttributes.Keys){if (!userLikedItems.Contains(item)){double similarity = CalculateItemSimilarity(itemAttributes, userLikedItems, item, targetUser);itemScores.Add(item, similarity);}}// 根据相似性得分排序物品var sortedItems = itemScores.OrderByDescending(x => x.Value).Select(x => x.Key).ToList();return sortedItems;}static double CalculateItemSimilarity(Dictionary<string dictionary double>> itemAttributes, List<string> userLikedItems, string item1, string targetUser){double similarity = 0.0;foreach (var item2 in userLikedItems){similarity += CalculateJaccardSimilarity(itemAttributes[item1], itemAttributes[item2]);}return similarity;}static double CalculateJaccardSimilarity(Dictionary<string double> attributes1, Dictionary<string double> attributes2){// 计算Jaccard相似性，可以根据属性值的相似性定义不同的相似性度量方法var intersection = attributes1.Keys.Intersect(attributes2.Keys).Count();var union = attributes1.Keys.Union(attributes2.Keys).Count();return intersection / (double)union;}}</string></string></string></string></string></string></string></string></string></string></string></string></string></string></string></string>

Dans cet exemple, nous construisons une matrice d'attributs d'éléments et utilisons un algorithme basé sur le filtrage de contenu pour recommander des éléments à l'utilisateur. Nous calculons la similarité entre les éléments et recommandons des éléments similaires en fonction des préférences historiques de l'utilisateur.

Système de recommandation d'apprentissage profond

Le système de recommandation d'apprentissage profond utilise le modèle de réseau neuronal pour apprendre la relation complexe entre les utilisateurs et les éléments afin de fournir des recommandations personnalisées précises. Vous trouverez ci-dessous un exemple .NET montrant comment créer un système simple de recommandation d'apprentissage en profondeur à l'aide de la bibliothèque PyTorch.

// 请注意，此示例需要安装PyTorch.NET库using System;using System.Linq;using Python.Runtime;using torch = Python.Runtime.Torch;class DeepLearningRecommendation{static void Main(){// 启动Python运行时using (Py.GIL()){// 创建一个简单的神经网络模型var model = CreateRecommendationModel();// 模拟用户和物品的数据var userFeatures = torch.tensor(new double[,] { { 0.1, 0.2 }, { 0.4, 0.5 } });var itemFeatures = torch.tensor(new double[,] { { 0.6, 0.7 }, { 0.8, 0.9 } });// 计算用户和物品之间的交互var interaction = torch.mm(userFeatures, itemFeatures.T);// 使用模型进行推荐var recommendations = model.forward(interaction);Console.WriteLine("推荐得分：");Console.WriteLine(recommendations);}}static dynamic CreateRecommendationModel(){using (Py.GIL()){dynamic model = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(2, 2),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(2, 1),torch.nn.Sigmoid());return model;}}}

Dans cet exemple, nous utilisons la bibliothèque PyTorch.NET pour créer un modèle de réseau neuronal simple à des fins de recommandation. Nous avons simulé les données caractéristiques des utilisateurs et des éléments et calculé les interactions entre les utilisateurs et les éléments. Enfin, le modèle est utilisé pour formuler des recommandations.

Cet article présente trois exemples courants d'algorithmes de recommandation, notamment le filtrage collaboratif, le filtrage de contenu et les systèmes de recommandation d'apprentissage en profondeur. L'implémentation .NET de ces algorithmes peut aider les développeurs à mieux comprendre les différents systèmes de recommandation et fournir aux utilisateurs des services de recommandation personnalisés. Avec ces exemples de codes, vous pouvez commencer à créer des systèmes de recommandation plus complexes pour répondre aux besoins de différents scénarios d'application. J'espère que cet article vous sera utile.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!