来自推荐者的重组-Extract相似点

Question

我正在使用recommenderlab来获得来自UBCF和IBCF模型的建议，而且一切看起来都很好(我得到了建议，它们似乎是有意义的)。我想解释为什么会产生每个建议，所以我想了解用户(UBCF)和项目(IBCF)之间的相似之处。

我是IBCF推荐程序，我可以看到这些相似之处存储在推荐结构(aux_recommneder@model$sim)中，但是我不知道如何正确地提取它们，我想选择一个特定的条目，并得到最上面的x个最相似的条目(用于构建推荐)，.With，UBCF，我想选择一个特定的用户，并让他们得到最相似的用户。

我的IBCF推荐结构如下：

   > str(aux_recommender)
    Formal class 'Recommender' [package "recommenderlab"] with 5 slots
      ..@ method  : chr "IBCF"
      ..@ dataType: atomic [1:1] realRatingMatrix
      .. ..- attr(*, "package")= chr "recommenderlab"
      ..@ ntrain  : int 7106
      ..@ model   :List of 9
      .. ..$ description         : chr "IBCF: Reduced similarity matrix"
      .. ..$ sim                 :Formal class 'dgCMatrix' [package "Matrix"] with 6 slots
      .. .. .. ..@ i       : int [1:2644] 12 105 649 705 1207 1282 555 62 365 485 ...
      .. .. .. ..@ p       : int [1:1323] 0 6 6 7 7 7 7 12 13 13 ...
      .. .. .. ..@ Dim     : int [1:2] 1322 1322
      .. .. .. ..@ Dimnames:List of 2
      .. .. .. .. ..$ : chr [1:1322] "1" "19" "22" "41" ...
      .. .. .. .. ..$ : chr [1:1322] "1" "19" "22" "41" ...
      .. .. .. ..@ x       : num [1:2644] 0.71 0.766 0.834 0.663 0.919 ...
      .. .. .. ..@ factors : list()
      .. ..$ k                   : num 2
      .. ..$ method              : chr "Pearson"
      .. ..$ normalize           : chr "Z-score"
      .. ..$ normalize_sim_matrix: logi FALSE
      .. ..$ alpha               : num 0.5
      .. ..$ na_as_zero          : logi FALSE
      .. ..$ minRating           : num 2
      ..@ predict :function (model, newdata, n = 10, data = NULL, type = c("topNList", ratings"), ...)  

在我的UBCF中，我甚至找不到存储相似点的地方(如果它们确实存在的话)。

我的UBCF结构是：

> str(rec_ub)
Formal class 'Recommender' [package "recommenderlab"] with 5 slots
  ..@ method  : chr "UBCF"
  ..@ dataType: atomic [1:1] realRatingMatrix
  .. ..- attr(*, "package")= chr "recommenderlab"
  ..@ ntrain  : int 7106
  ..@ model   :List of 7
  .. ..$ description: chr "UBCF-Real data: contains full or sample of data set"
  .. ..$ data       :Formal class 'realRatingMatrix' [package "recommenderlab"] with 2 slots
  .. .. .. ..@ data     :Formal class 'dgCMatrix' [package "Matrix"] with 6 slots
  .. .. .. .. .. ..@ i       : int [1:2103234] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
  .. .. .. .. .. ..@ p       : int [1:1323] 0 6908 8602 9037 9546 14311 17869 18006 23693 24432 ...
  .. .. .. .. .. ..@ Dim     : int [1:2] 7106 1322
  .. .. .. .. .. ..@ Dimnames:List of 2
  .. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:7106] "10034" "10042" "10048" "10069" ...
  .. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:1322] "1" "19" "22" "41" ...
  .. .. .. .. .. ..@ x       : num [1:2103234] -0.371 0.465 -0.174 0.188 0.27 ...
  .. .. .. .. .. ..@ factors : list()
  .. .. .. ..@ normalize:List of 3
  .. .. .. .. ..$ method : chr "Z-score"
  .. .. .. .. ..$ row    : logi TRUE
  .. .. .. .. ..$ factors:List of 2
  .. .. .. .. .. ..$ means: Named num [1:7106] 2.48 1.57 2.2 1.82 2.63 ...
  .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:7106] "10034" "10042" "10048" "10069" ...
  .. .. .. .. .. ..$ sds  : Named num [1:7106] 1.287 0.928 1.134 0.934 1.377 ...
  .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:7106] "10034" "10042" "10048" "10069" ...
  .. ..$ method     : chr "Pearson"
  .. ..$ nn         : num 2
  .. ..$ sample     : logi FALSE
  .. ..$ normalize  : chr "Z-score"
  .. ..$ minRating  : num 2
  ..@ predict :function (model, newdata, n = 10, data = NULL, type = c("topNList", "ratings"), ...) 

我需要知道的是，例如，为什么项目102被推荐给用户10034。在IBCF中，应该是因为项目102类似于其他用户高度评价的项目(例如，如果我们考虑两个街区，可以是项目1和250 )。我需要知道这些东西是什么吗？我如何知道第102项是因为第1项和第250项而被推荐的？我需要相同的用户在UBCF模型。

我会感谢你的帮助。

Answer 1

不确定是否为时已晚，但您可以使用以下代码来确定IBCF的相似性：

similarity <- as.matrix(aux_recommender@model$sim)