数据挖掘第二次作业

实践方法

• 基础的LFM
• 考虑偏置量的LFM
• 考虑评论文本和偏置量的LFM

语言

• Python
• C++

提交文件目录结构

文件	说明
./data	预测结果数据文件，内只含test.dat
./LFM-CPP	以C++语言实现的考虑偏置量的LFM模型
LFM.py	考虑偏置量的LFM模型python版本
LFM_with_review.py	考虑评论文本和偏置量的LFM模型python版本
code_and_report.ipynb	jupyter notebook文件，详尽记录了实验的全过程，不同模型的代码编写，以及数据预处理等
Report.pdf	作业报告
README	this

关于C++代码的运行

./LFM-CPP文件中已包含了makefile文件，故而可以直接make，生成最后可执行文件LFM。 执行时，按照如下格式：

$ ./LFM -n iteration_times -a alpha > redirection_file

关于报告

此篇pdf形式的报告，直接由jupyter notebook导出，故而其中包含大量代码与部分运行结果。关于实验结果和实验心得的记录，仅在文档的最后一两页。为节省老师的阅读时间，前面的部分可以直接忽略。关于实践过程，已在上面大致描述。非常抱歉迟交了此次作业，请老师海涵。