Contoh untuk menerangkan algoritma pengesyoran biasa untuk pembelajaran mesin dalam program

Sebagai komponen teras dalam bidang pembelajaran mesin dan perlombongan data, algoritma pengesyoran memainkan peranan penting dalam kandungan pengesyoran yang diperibadikan. Dalam pembangunan .NET, kami boleh menggunakan algoritma yang berbeza untuk melaksanakan sistem pengesyoran. Artikel ini akan memperkenalkan tiga algoritma pengesyoran biasa: penapisan kolaboratif, penapisan kandungan dan sistem pengesyoran pembelajaran mendalam serta menyediakan contoh kod sumber .NET untuk setiap algoritma.

Algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif

Algoritma penapisan kolaboratif adalah berdasarkan data tingkah laku pengguna dan menyediakan kandungan yang disyorkan untuk pengguna dengan menganalisis persamaan antara pengguna. Algoritma penapisan kolaboratif biasa termasuk penapisan kolaboratif berasaskan pengguna dan penapisan kolaboratif berasaskan item. Di bawah ialah contoh .NET yang menunjukkan pelaksanaan algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna: ```csharp menggunakan Sistem; menggunakan System.Collections.Generic; namespaceCollaborativeFiltering { Program kelas { lompang statik Utama(rentetan[] args) { //Data tingkah laku pengguna Kamus> userRatings = Kamus baharu>() { { "Pengguna1", Kamus baharu() { { "Item1", 5 }, { "Item2", 3 }, { "Item3", 4 } } }, { "Pengguna2", Kamus baharu

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>

Dalam contoh ini, kami membina matriks penilaian item pengguna dan menggunakan algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna untuk meramalkan penilaian pengguna bagi item tersebut. Mula-mula, kami mengira pengguna lain yang serupa dengan pengguna sasaran, dan kemudian membuat ramalan berdasarkan penilaian pengguna yang serupa.

Algoritma pengesyoran penapisan kandungan

Algoritma penapisan kandungan mengesyorkan item kepada pengguna yang serupa dengan pilihan masa lalu mereka berdasarkan maklumat atribut item tersebut. Berikut ialah contoh .NET berdasarkan penapisan kandungan:

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>

Dalam contoh ini, kami membina matriks atribut item dan menggunakan algoritma berasaskan penapisan kandungan untuk mengesyorkan item kepada pengguna. Kami mengira persamaan antara item dan mengesyorkan item yang serupa berdasarkan keutamaan sejarah pengguna.

Sistem Pengesyoran Pembelajaran Dalam

Sistem pengesyoran pembelajaran mendalam menggunakan model rangkaian saraf untuk mempelajari hubungan yang kompleks antara pengguna dan item untuk memberikan pengesyoran diperibadikan yang tepat. Di bawah ialah contoh .NET yang menunjukkan cara membina sistem pengesyoran pembelajaran mendalam yang mudah menggunakan perpustakaan 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;}}}

Dalam contoh ini, kami menggunakan pustaka PyTorch.NET untuk mencipta model rangkaian saraf mudah untuk cadangan. Kami mensimulasikan data ciri pengguna dan item dan mengira interaksi antara pengguna dan item. Akhirnya, model digunakan untuk membuat cadangan.

Artikel ini memperkenalkan tiga contoh biasa algoritma pengesyoran, termasuk penapisan kolaboratif, penapisan kandungan dan sistem pengesyoran pembelajaran mendalam. Pelaksanaan .NET bagi algoritma ini boleh membantu pembangun lebih memahami pelbagai sistem pengesyoran dan menyediakan pengguna dengan perkhidmatan pengesyoran yang diperibadikan. Dengan kod sampel ini, anda boleh mula membina sistem pengesyoran yang lebih kompleks untuk memenuhi keperluan senario aplikasi yang berbeza. Semoga artikel ini bermanfaat kepada anda.

Atas ialah kandungan terperinci Contoh untuk menerangkan algoritma pengesyoran biasa untuk pembelajaran mesin dalam program. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!