Justin Donaldson
May-11-2017
(AKA: If you like that, your gonna love this)
Anybody remember this contest? (2009)
What constitutes content?
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str(dat)
'data.frame': 5043 obs. of 28 variables:
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dat = dat[1:1000,]
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y[unlist(x)] = 1;
y
})
colnames(keywords)<- str_trim(dat$movie_title)
t(keywords[40:43,1:5])
acorn act of kindness
Avatar 0 0
Pirates of the Caribbean: At World's End 0 0
Spectre 0 0
The Dark Knight Rises 0 0
John Carter 0 0
action figure action hero
Avatar 0 0
Pirates of the Caribbean: At World's End 0 0
Spectre 0 0
The Dark Knight Rises 0 0
John Carter 0 0
sims = cosine(keywords)
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x = x[1:25]
data.frame(x)
x
Avatar Terminator Salvation
Pirates of the Caribbean: At World's End Pirates of the Caribbean: On Stranger Tides
Spectre Casino Royale
The Dark Knight Rises The Devil's Own
John Carter Men in Black 3
Spider-Man 3 The Amazing Spider-Man
Tangled The Huntsman: Winter's War
Avengers: Age of Ultron Captain America: Civil War
Harry Potter and the Half-Blood Prince The Holiday
Batman v Superman: Dawn of Justice Avengers: Age of Ultron
Superman Returns The Golden Compass
Quantum of Solace Pirates of the Caribbean: On Stranger Tides
Pirates of the Caribbean: Dead Man's Chest Godzilla Resurgence
The Lone Ranger Transformers: Age of Extinction
Man of Steel Avengers: Age of Ultron
The Chronicles of Narnia: Prince Caspian Jack the Giant Slayer
The Avengers The Avengers
Pirates of the Caribbean: On Stranger Tides Pirates of the Caribbean: At World's End
Men in Black 3 Men in Black II
The Hobbit: The Battle of the Five Armies The Lord of the Rings: The Fellowship of the Ring
The Amazing Spider-Man Spider-Man
Robin Hood Children of Men
The Hobbit: The Desolation of Smaug The Hobbit: The Battle of the Five Armies
The Golden Compass Crazy, Stupid, Love.
King Kong How to Train Your Dragon
User based recommendation considers user-based signals, such as ratings, listens, likes, etc.
Using these signals can model recommended content without knowing anything about the content at all!
library(plyr)
library(ggplot2)
ratings = read.csv("ml-latest-small/ratings.csv")
head(ratings)
userId movieId rating timestamp
1 1 31 2.5 1260759144
2 1 1029 3.0 1260759179
3 1 1061 3.0 1260759182
4 1 1129 2.0 1260759185
5 1 1172 4.0 1260759205
6 1 1263 2.0 1260759151
ggplot(ratings, aes(x=rating)) +
geom_histogram() +
labs(title="Histogram of Rating values")
user_counts = as.data.frame(table(ratings$userId))
ggplot(user_counts, aes(x=Freq)) +
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labs(title="Histogram of User Rating Counts")
movie_counts = as.data.frame(table(ratings$movieId))
ggplot(movie_counts, aes(x=Freq)) +
geom_histogram() +
scale_x_log10() +
labs(title="Histogram of Movie Rating Counts")
mean.ratings = ddply(ratings, .(userId), function(x) mean(x$rating, na.rm=T))
ggplot(mean.ratings,aes(x=V1)) +
geom_histogram() +
labs(title="Histogram of Average Ratings by User")
The recommenderlab package is recommended as a platform for recommender system analysis
library(recommenderlab)
We need to transform the ratings information into a special matrix form
ratings = ratings[1:1000,] # subset for the sake of quick illustration
mratings = daply(ratings, .(userId, movieId), function(x) x$rating)
mratings[1:10,1:10]
movieId
userId 1 2 3 5 6 10 11 14 16 17
1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
2 NA NA NA NA NA 4 NA NA NA 5
3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
4 NA NA NA NA NA 4 NA NA NA NA
5 NA NA 4 NA NA NA NA NA NA NA
6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
7 3 NA NA NA NA 3 NA NA NA NA
8 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
9 4 NA NA NA NA NA NA NA NA 4
10 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
rrm <- as(mratings, "realRatingMatrix")
rrm
15 x 669 rating matrix of class 'realRatingMatrix' with 1000 ratings.
getRatingMatrix(rrm)
15 x 669 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
1 . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 . . . . . . . . .
2 . . . . . 4 . . . 5 . . . . . . . . . 5.0 . . . 4.0 4
3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4 . . . . . 4 . . . . . . . . . . . 5 . . . . . . .
5 . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . 4.0 . . . . .
6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7 3 . . . . 3 . . . . . 3.0 . . . 3.0 . 4 . . 4 . . . .
8 . . . . . . . . . . . . . . . . 5 . . . . . 2.5 5.0 5
9 4 . . . . . . . . 4 . . . . 3 . . . 5 . . . . 3.0 .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 .
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 2 2 . 4.5 4 3 2.5 2.5 3.5 3 1 4.5 2.5 3 . . 4 3 1 2.5 . 3 . 5.0 5
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 3.0 . 3 . . . . . . . 4 . . . . . . 3 . . 5 . . 4 . 3 3 3 . .
3 . 3 . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4 . . . . . . . . . . . . 5.0 . . . 5 . . . . . . 4 . . . . . 3
5 . . . . . . . . 4 . . . . . . . 4 . . . 4 . . . . . . . . .
6 . . . . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . 2 . . . . 2
7 . . . . . . . . 3 . 5 . 4.0 . . . 4 . . . . 4 . . . . . . . .
8 . . . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 . . . . . . .
11 . . . 1.0 . . . . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . 3 .
12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13 . . . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 2.5 . 2 0.5 5 3 1.5 4 1 2 3 5 2.5 4 3.5 . . . 3.5 5 3 . . 1 . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 3 3 . . 3 5 1 3 . 3 . 3 4 . 4 5 5 . 3 4 . . . 3 . 4.0 3 4 . 2
3 . . . . . . . . . . 3.5 . . . . . . 3 . . . . . . . 4.5 . . . .
4 3 . . . . . . . . . . . . 5.0 . . . . . . . . 4 . . 5.0 . . . .
5 . . . . . . . . 3.5 . . . . . . . . . . . 4.5 . . . . . . . . .
6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 . . . . .
7 . . 2 3 . . . . . . . . . 5.0 . . . . 3 . . . . . . . . . 2 .
8 . . . . . . . . . . . . . 3.5 . . . . . . . 2 . . . 4.0 . . . .
9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.0 . . . .
12 . . . . . . . . . . . . 3 . . . . . . . . . . . . . . . . .
13 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.0 . . . . 3.5 . . . .
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 . 1 . . 3 . . 4 4 . 3 3 . 3 3 2 3 3 3.0 . 3 2 3 . . . . . 4 3.0
3 5.0 . . . . . . . . 2.5 5 . . . . . . . 2.5 . . . . . . . . . . .
4 . . 3 . . . . 5 . . 5 5 . 5 4 . . . . 3 . . 3 3 4 1 4 4 . .
5 . . . . . 3.5 . . . . 4 . . 4 4 . . . 4.0 . . . . . . . 4 . . .
6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7 5.0 . 3 3 . . 3 . . 3.0 3 3 . 3 3 . . . 3.0 4 . . . . . . . . . .
8 5.0 . . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5
9 4.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 4.0 . . . . 3.0 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13 4.5 . . . . . . . . . 5 . 4.5 . . . . . . . . . . . . . . . . .
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 . 4 2 4 3 3 4.0 4 4 4 . . 4 . . . 4 . 3 . . 3 5 3 5 3 3 3.0 5 5 5
3 . . . . . . . . . . . . 3 . . . . . . . . . . . . . . 3.0 . . 3
4 4 . . 5 . . . . . . . . . . . . . . . 5 . . . . . . . 5.0 5 3 .
5 . . . . . . 4.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 . 3.5 . . .
6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7 . . . 4 . . 3.0 . . . . . . . . 4 . . 3 4 . . 4 . . . . 4.0 3 4 3
8 . . . . . . . . . . 3.5 2.0 5 . . . . . . . 5 . . . . . . . 4 . .
9 . . . . . 4 . . . 4 . . 5 . . 5 . . . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12 . . . . . . . . . . . . . 1 . . . 3 . . . . . . . . . . . . .
13 . . . 3 . . . . . . . 3.5 4 . 4 . . . . . . . . . . . 3 . . 4 .
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 3.0 . . . . . . 3 . 4 . . . 4 . . . . . . . . . . . . . .
3 3.0 . 2 . . . . . . . . . . . . . . 3.5 . . 4.0 . . . . . . 3
4 . 5 . 5 . . 4 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.0 .
5 . . 4 . 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 . 2.5 .
6 . . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7 . 4 3 . . . 3 . . . 4 . 3 5 2 . . 1.0 1 5 . 3 . 2 . . . .
8 4.5 . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 5.0 .
9 4.0 . . . . 5 . . . . . . . . . 2 . . . . . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . .
11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5 . 3.5 . . . . .
12 . . . . . 2 . . . . . 1 . . . . . 4.0 3 . . . . . . . . .
13 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14 . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . 3 . . . . . . . 3 . . . . . . . . . 2 . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4 5.0 4 5 . 5.0 . . 4 4 5 . 5 . 5 5 5 5 . 5 . . 5 . 5 . 5 5 . 5 5 . 5 .
5 3.5 . . . 4.0 . . . . 4 . . . . . . . 5 . . . . . . . . . . . . . . .
6 4.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7 . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . 3 . . 3 . 4 4 . 3 . 3 . 3 4 5
8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 . . . . . . 3 . 2 . 4 . . .
11 . . . . . 5 . . . . 4.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12 . . . . . . . . . . . 1 . . . 2 . . . . . . 3 . . . . . . . . . .
13 . . . 4 3.5 . . . . . 3.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . . . 5 . . . . . . 3 . . . . . . . . . . . 4 . . . . . . .
4 . . . 5 5.0 5 5 5 . . 5 5 5 5 5 . 5 5 . 5 . 5 5 . . 5 . 5 . . 5 5
5 . . 3 . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 . . . . . . . . . 4 . . .
6 . . . . . . . . . 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5 . .
7 . . . . 5.0 3 5 . . . . . 5 . . . . 4 . . 5 5 . 4 . 4 5 . . . . .
8 . . . . 3.5 4 4 . . . . . 4 . . . 4 . . . . 4 . . . . . . . . . 4
9 . 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . 4.0 4 4 4 . . . . 4 . . . . 3 . . . . . . . 4 . . . . . .
11 . . . . . . . . 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12 . . . . . 1 . . . . . . . . . 5 . 5 . . . . 2 . 5 . . . . . . .
13 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14 . . . . 4.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . 2 . . . . . . . . 2 . . 2 . . . . . . 3.5 2 . . . . . 2.5
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . . 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4 4.0 . 5.0 5 . . . 5 5 4.0 . 5 5 . . 4 . 4 4 5 . . 5 . 4 . . 4.0
5 . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . .
6 4.5 . . . . . 4.5 . . 4.5 . . . . . . . . . . . . . . . . 2.0 .
7 . . . 3 . 4 . 3 . . 4 4 3 . . 3 4.0 3 . . . . . 3 . . . 3.0
8 4.0 . 3.0 4 . . . . . . . . 4 . . . 3.5 . . . . . . . . . 0.5 .
9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 4.0 .
10 . . . . . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . 5.0 .
11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12 . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . .
13 4.0 . 2.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 . . . . . .
4 3 . 4 . 3 3 . 5 5 4 . . 5 . . . . . . . . . 3.0 . 5.0 . . . . . 4
5 . . . . . . . 5 . . 3.5 . . . . . . . 4.5 . . . 3.5 . . . . . . . .
6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 .
7 3 2 4 3 3 . . . . . . 3 . 5 1 . . . . . . . . . . . . . . . .
8 . . . . . . . . 4 . 3.0 . . . . . . . . . 4 . . 3 . . . 3.5 5 . .
9 . . . . . . . . . . . . . . . 3 . . . . . 2 . . . 4 . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . 4 3 . 3 . . . . . . 5 . . . .
11 . . . . . . . . . . . . . . 5 . . . . . . . . . . . . . . . .
12 . . 1 . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 .
13 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 . . . . . . . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . . . . . 4.5 . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . .
4 5 . . . . . . . . . . . . 1 5 . . . . 4 2 . 5 5 5 3 5 5 . 5 .
5 . . 4 . . . . 4.0 . . . 4 4.5 . . . . . . . . 4.5 . . 4 . 4 . 3.5 . .
6 . . . 2 . . . . . 2 . . . . . 0.5 . . 3 . . . . . . . . . . . 3
7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8 4 . . . . 4 . . . . 3 5 . . . 3.5 . . . . . . . . 5 . . . . . .
9 . 4 5 . . 4 . 3.0 . . . . 5.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . 3 4 5 . . . . . . . . . . 2 . . . 5.0 . . . . . . . . .
11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 . . . . . . . . . .
12 . . . . . . . . 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 . . . 4 . . . . . .
14 . . . . . . . 3.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 . . . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4 3 2 5 4 5 . 4 4 . . 4 4 . . 5 3 5 . 5 5 4 5 5 5 5 4 5 5 5 4 . 5 3 5
5 . . . . . . . . 1.5 . . . . . . . . . . . 5 . . . . . . . . . . . . .
6 . . . . . 4 . . . . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . .
7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8 . . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 . . . . . .
9 . . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 . . .
11 . . . . . . . . . . . . . 3.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14 . . . . . . . . . . . . 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . 3 . . 2 . . . . . . . . . . 2 . . . . . . . . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 . . . . . . .
4 5 4 . . 5 4 4 5 . 5 5 3 5.0 4 . . 3 5 . . 5 . . . . . . . 4 . . 4
5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 . . . 4 . . . . . . . 3.5 .
6 . . . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8 . . . 3 . . . . . . . . 4.5 . . . . . . . . . . 4.5 . 4 5 . . 3.5 . .
9 . . 4 . 4 . . . . . . . . . 4 . . 3 3 4 . 4 2 4.0 . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 . . . .
11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12 . . . . . . . . . . . . . . . 2 . . . . . . . . . . . . . . 2.0 .
13 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.0 .
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.0 .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . 2.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 . . . . . . . . . . . . .
4 . . . 4 5 4 . . . . 5 . . 5 . . . . . . . 4 . . . 1 5 5 . 3 .
5 . . . . . . . . 4 . . . . . . . 3.5 . . . . . . . . . . . . . .
6 . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 . 3 4 . . 1 . . . . . 2 . .
7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8 . . . . . . . 3.5 . . . . . . . . 5.0 . . . . . 5 . . . . . . . .
9 4 . 4 . . . . . . 2 . . . . 3 4 . . . . 2 . 5 . . . 3 . . . .
10 . . . . 4 . 2 . . . . . . . . . . . . . 4 . 5 . . . . . . . .
11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5 . . . . . .
12 . . . . . . . . . . . . 4 . . . . . . 1 . . . . . . . . . . 2
13 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3.5 . . . . . . .
14 . 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . 3.0 . 3.5 . 3.0 . . . . . 3.5 . . . . . . . . . . 4 . 4.0
4 4 . . 4 . . 5.0 . 5 . 4 . . 1.0 5 5.0 4 5.0 5.0 3 . . . . . .
5 4 . 4.5 . . 4 . . . . . . 3.5 3.5 . . . . . . . . . . . .
6 . 4 . . . . . . 3 . . 4.5 . . . . . . . . . . . . . .
7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8 . . . . . . 3.5 . . . . . 4.5 2.5 . 4.5 . 3.5 3.5 . . . . 3 . 4.5
9 . . . . . . . . . . . . 4.0 . . . . . . . . . . . 4 .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 3 3 4 . .
11 . . . . . . . . . . . . 3.0 . . . . . . . . . . . . .
12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13 . . . . . . . . . . . 4.0 3.0 . . . . . 3.0 . . . . . . .
14 2 . . . . . 3.0 2 . 3 . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . . . . . . . . . . . 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4 . 3 5 5 . . 2 1 . . 4 5.0 . . 5 3 5 5 . . . 3 . 5 4 5 . 5 4 4 4 5 .
5 . . . . . . . . . . . 3.5 . . . . . . . 3.5 . . . . . . . . . . . . 3.5
6 . . . . . 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . 4.0
7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8 . . . . . . . . . . . 5.0 . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . 3 4 . . 2 . . . 5 . . . . . 2 . 3 . 4 . . . . . . . . . .
11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12 . . . . . . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13 . . . . . . . . . 3 . 3.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.0
14 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.0
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . . . . . . . . 3 . . . . . . . . . . . . 4 . . . . .
4 . . . . 4 . . . 2 4 . 5 4.0 3 5 . . . . . . . . . . . . . .
5 . . . . . . 3.5 . . . . . . . . . . . . . 4 . . . . . . . .
6 . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 . . . . . . . . . . . 1.5
7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8 . 4.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 . . . .
9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 . . . . . . .
12 2 . 1 . . . 3.0 2 . . . . . . . 4 . 1 . . 4 . 4 . . . . . .
13 . 4.0 . . . . . . . . . . 3.5 . . . . . . 3.5 . . . . . . 3 . .
14 . . . 2 . 5 . . . . . . . . . . . . 3 . . . . . . 3 . . 4.0
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 .
4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5 3.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5 . 3.5 . .
6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 4.0 . .
9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12 . 3 2 2 1 5 3 4 1 3 3 5 2 2 4 2 1 3 5 3 5 2 2 3 5 3 2 . . . . .
13 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4 . . 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5 . . . . 4 4 . 3.5 4.5 . . . 3.5 3.5 . . 4.5 . . 3.5 .
6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5 . .
7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8 . 4 . 4.5 . . 3.5 . . 4.5 5 4 . . . . . 2.5 . . .
9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13 . . . . . . . . . . . . 4.0 . 4.5 2.5 . . . 3.5 4.5
14 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . . . . . . . . 3.0 . . . . . 3.5 . . . . .
4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5 . . 3.0 . . . 4.5 . 3.5 4.5 4.5 . . 4 . . 3.5 4.5 3 . . 4
6 . . . . 1.5 . . . . . . . . . . . . . . 5 . .
7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8 3.5 3.5 4.5 4 . 3.5 3.5 5 . . . 3.5 4.5 4 4 4 3.0 . . 4 3.5 .
9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11 . . . . . . . . . . . . . . . . 3.0 . . . . .
12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13 3.5 . . . . 4.5 . . . . . . . . . . . . . . 4.0 .
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . 3.0 . . . . . . . . . . 2.5 3 . . . . . . 3.5 3.0 .
4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5 . 3.5 4 4.0 . 4 . 2.5 . . . 4 . . . . . . . 4 4 . 3.5 4.5 4
6 . . . . . . . . . . . . 3 . 5.0 4 . . 3.5 . . . . 4.0 .
7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8 . . . 4.0 3 . . . 4 5 3 . . 3.5 4.0 4 4 . . . . 2.5 . . .
9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11 . . . . . . 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13 . . . 4.5 . . . . . . . . . . . 4 . 4.5 . . . . . . .
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . . . . 3.5 . . . . . . . . . . . . . . . . .
4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5 . . . . . 4.5 4.5 3.5 . 5.0 . 4 . 4.5 4 . 4.5 4 4 . . .
6 3.0 . 4.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8 4.5 4 3.0 . . . . . 3.5 4.5 4.5 . 4.5 3.5 . 3.5 3.5 . . 2 3.5 3
9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11 . . . 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 . 3.5 . . 4.5 4.5 . . . 3.0 . . . . . . . . . . . 4
4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5 . . 4.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11 . . . 5 . . 4 . 4.5 . . . 3.5 4.5 . 4 4.5 3 4 3.5 . .
12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13 . . . . . . . 3.5 . 4.5 4.5 4 . . 4 . . . . . 4.5 .
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 . . . . . . . . . . .
2 . . . . . . . . . . .
3 . . . . . . . . . . .
4 . . . . . . . . . . .
5 . . . . . . . . . . .
6 . . . . . . . . . . .
7 . . . . . . . . . . .
8 . . . . . . . . . . .
9 . . . . . . . . . . .
10 . . . . . . . . . . .
11 . 4 4.5 4.5 4 . 4 4 4 5 5
12 . . . . . . . . . . .
13 4.5 . . . . 3 . . . . .
14 . . . . . . . . . . .
15 . . . . . . . . . . .
Important questions:
ubcf <- Recommender(rrm, method = "UBCF")
getModel(ubcf)
$description
[1] "UBCF-Real data: contains full or sample of data set"
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$method
[1] "cosine"
$nn
[1] 25
$sample
[1] FALSE
$normalize
[1] "center"
$verbose
[1] FALSE
We can predict the missing values in the matrix of user/movie rankings (NAs are placeholders for original ratings)
recom = predict(ubcf, rrm, n=5, type="ratings")
as(recom, "matrix")[1:8,1:4]
1 2 3 5
1 NA NA NA NA
2 NA NA NA NA
3 NA NA NA NA
4 4.328837 4.345150 4.348821 4.352469
5 3.946240 3.905947 NA 3.916215
6 NA NA NA NA
7 NA NA NA NA
8 NA NA NA NA
User-based collaborative filtering had problems:
Item-based collaborative filtering use rating distributions per-item rather than per-user. Because of this:
Amazon patent on Item-based CF from 1998!
Item-based collaboratrve steps:
Using recommenderlab, once more
ibcf <- Recommender(rrm, method = "IBCF")
getModel(ibcf)
$description
[1] "IBCF: Reduced similarity matrix"
$sim
669 x 669 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
1 . . . . . .
2 0.5871360 . . 1.0000000 1.0000000 .
3 . . . . . .
5 0.5871360 1.0000000 . . 1.0000000 .
6 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 . .
10 . . . . . .
11 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
14 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
16 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
17 . . . . . .
19 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
21 . 0.9557218 . 0.9557218 0.9557218 .
22 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
25 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
26 . . . . . .
31 . . . . . .
32 . . . . . .
34 . . . . . .
36 0.5747896 0.8474864 . 0.8474864 0.8474864 .
39 . . . . . .
40 . . . . . .
44 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
45 . . . . . .
47 0.7993895 0.7244188 . 0.7244188 0.7244188 .
50 . 0.7051398 . 0.7051398 0.7051398 .
52 . . . . . .
60 . . . . . .
62 0.5265470 0.8968059 . 0.8968059 0.8968059 .
70 . . . . . .
82 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
94 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
95 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
101 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
104 0.6342989 0.9726444 . 0.9726444 0.9726444 .
107 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
110 . . . . . .
111 0.5512057 0.9388042 . 0.9388042 0.9388042 .
112 . . . . . .
123 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
125 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
126 . . . . . .
141 . . . . . .
144 . . . . . .
145 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
149 0.5871360 1.0000000 . 1.0000000 1.0000000 .
150 . . . . . .
151 . . . . . .
152 . . . . . .
153 0.5604768 0.9545945 . 0.9545945 0.9545945 .
158 . . . . . .
161 . . . . . .
165 . . . . . .
168 . . . . . .
169 . . . . . .
173 . . . . . .
185 . . . . . .
186 . . . . . .
198 . . . . . .
207 . . . . . .
208 . . . . . .
222 . . . . . .
223 . . . . . .
225 . . . . . .
231 . . . . . .
235 . . . . . .
247 . . . . . .
248 . . . . . .
253 . . . . . .
260 . . . . . .
261 . . . . . .
265 . . . . . .
266 . . . . . .
267 . . . . . .
272 . . . . . .
273 . . . . . .
277 . . . . . .
282 . . . . . .
289 . . . . . .
292 . . . . . .
293 . . . . . .
296 . . . . . .
300 . . . . . .
314 . . . . . .
316 . . . . . .
317 . . . . . .
318 . . . . . .
319 . . . . . .
329 . . . . . .
333 . . . . . .
339 . . . . . .
344 . . . . . .
345 . . . . . .
349 . . . . . .
350 . . . . . .
355 . . . . . .
356 . . . . . .
357 . . . . . .
362 0.7465121 . . . . .
364 . . . . . .
367 . . . . . .
370 . . . . . .
371 . . . . . .
372 . . . . . .
377 . . . . . .
380 . . . . . .
382 . . . . . .
405 . . . . . .
410 . . . . . .
431 . . . . . .
434 . . . . . .
435 . . . . . .
440 . . . . . .
442 . . . . . .
454 . . . . . .
457 . . . . . .
464 . . . . . .
468 . . . . . .
474 . . . . . .
480 . . . . . .
485 . . . . . .
497 . . . . . .
500 . . . . . 0.6804023
508 . . . . . .
509 . . . . . .
515 . . . . . .
520 . . . . . .
524 . . . . . .
527 . . . . . .
529 . . . . . .
531 0.7465121 . . . . .
534 . . . . . .
537 . . . . . .
538 . . . . . .
539 . . . . . .
541 . . . . . .
543 . . . . . .
550 . . . . . .
551 . . . . . .
552 . . . . . .
585 . . . . . .
586 . . . . . .
587 0.6249839 . . . . .
588 . . . . . 0.7798202
589 . . . . . .
590 . . . . . .
592 . . . . . .
593 . . . . . .
594 . . . . . .
595 . . . . . .
596 . . . . . .
597 . . . . . .
608 . . . . . .
610 . . . . . .
616 . . . . . .
628 . . . . . .
661 . . . . . .
671 . . . . . .
673 . . . . . .
708 . . . . . .
720 . . . . . .
724 . . . . . .
733 . . . . . .
735 . . . . . .
736 . . . . . .
737 . . . . . .
745 . . . . . .
778 . . . . . .
780 . . . . . .
785 . . . . . .
786 . . . . . .
788 . . . . . .
805 . . . . . .
858 . . . . . .
866 . . . . . .
903 . . . . . .
910 . . . . . .
913 . . . . . .
914 0.7465121 . . . . .
919 . . . . . .
923 . . . . . .
924 . . . . . .
1011 . . . . . .
1016 . . . . . .
1022 . . . . . .
1027 0.6499582 . . . . .
1028 . . . . . .
1029 . . . . . .
1030 . . . . . .
1031 . . . . . .
1032 . . . . . .
1033 . . . . . .
1035 . . . . . .
1036 . . . . . .
1059 . . . . . .
1061 . . . . . .
1073 . . . . . .
1077 . . . . . .
1079 . . . . . .
1080 . . . . . .
1089 . . . . . .
1097 . . . . . .
1101 . . . . . .
1125 . . . . . .
1127 . . . . . .
1129 . . . . . .
1136 . . . . . .
1148 . . . . . .
1172 . . . . . .
1177 . . . . . .
1193 . . 1.0000000 . . .
1194 . . . . . .
1196 . . . . . .
1197 . . . . . .
1198 . . . . . .
1200 . . . . . .
1201 . . . . . .
1204 . . . . . .
1206 . . . . . .
1208 . . . . . .
1210 . . . . . .
1213 . . . . . .
1214 . . . . . .
1215 . . . . . .
1219 . . . . . .
1220 . . . . . .
1221 . . . . . .
1222 . . . . . .
1223 . . . . . .
1225 . . . . . .
1230 . . . . . .
1231 . . . . . .
1235 . . . . . .
1240 . . . . . .
1242 . . . . . .
1243 . . . . . .
1247 . . 1.0000000 . . .
1250 . . . . . .
1257 . . . . . .
1258 . . . . . .
1259 . . . . . .
1263 . . . . . .
1265 . . . . . .
1270 . . . . . .
1271 . . . . . .
1275 . . . . . .
1276 . . . . . .
1278 . . . . . .
1282 . . . . . .
1285 . . . . . .
1287 . . . . . .
1288 . . . . . .
1291 . . . . . .
1293 . . . . . .
1295 . . . . . .
1298 . . . . . .
1302 . . . . . .
1307 . . . . . .
1332 . . . . . .
1334 . . . . . .
1339 . . . . . .
1343 . . . . . .
1344 . . . . . .
1353 . . . . . .
1356 . . . . . .
1357 . . . . . .
1358 . . . . . .
1371 . . . . . .
1372 . . . . . .
1373 . . . . . .
1374 . . . . . .
1375 . . . . . .
1376 . . . . . .
1377 . . . . . .
1378 . . . . . .
1380 . . . . . .
1387 . . . . . .
1388 . . . . . .
1393 . . . . . .
1394 . . . . . .
1396 . . . . . .
1405 . . . . . .
1408 . . . . . .
1411 . . . . . .
1423 . . . . . .
1459 . . . . . .
1485 . . . . . .
1499 . . . . . .
1500 . . . . . .
1541 . . . . . .
1544 . . . . . .
1552 . . . . . .
1580 . . . . . .
1584 . . . . . .
1611 . . . . . .
1617 . . . . . .
1625 . . . . . .
1639 . . . . . .
1663 . . . . . .
1674 . . . . . .
1680 . . . . . .
1682 . . . . . .
1687 . . . . . .
1690 . . . . . .
1704 . . . . . .
1719 . . . . . .
1721 . . . . . .
1732 . . . . . .
1747 . . . . . .
1754 . . . . . .
1777 . . . . . .
1784 . . . . . .
1805 . . . . . .
1858 . . . . . .
1876 . . . . . .
1884 . . . . . .
1887 . . . . . .
1909 . . . . . .
1917 . . . . . .
1918 . . . . . .
1923 . . . . . .
1953 . . . . . .
1954 . . . . . .
1961 . . . . . .
1967 . . . . . .
1968 . . . . . .
1994 . . . . . .
1997 . . . . . .
2000 . . . . . .
2001 . . . . . .
2002 . . . . . .
2003 . . . . . .
2005 . . . . . .
2014 . . . . . .
2018 . . . . . .
2019 . . . . . .
2020 . . . . . .
2021 . . . . . .
2023 . . . . . .
2028 . . . . . .
2033 . . . . . .
2034 . . . . . .
2038 . . . . . .
2042 . . . . . .
2046 . . . . . .
2054 . . . . . .
2064 . . . . . .
2072 . . . . . .
2078 . . . . . .
2080 . . . . . .
2081 . . 0.9526170 . . .
2085 . . . . . .
2086 . . . . . .
2087 . . . . . .
2091 . . . . . .
2094 . . . . . .
2096 . . . . . .
2100 . . . . . .
2102 . . . . . .
2105 . . . . . .
2108 . . . . . .
2109 . . . . . .
2110 . . . . . .
2114 . . . . . .
2115 . . . . . .
2124 . . . . . .
2125 . . . . . .
2139 . . . . . .
2140 . . . . . .
2141 . . . . . .
2143 . . . . . .
2144 . . . . . .
2150 . . . . . .
2161 . . . . . .
2174 . . . . . .
2193 . . . . . .
2194 . . . . . .
2248 . . . . . .
2249 . . . . . .
2259 . . . . . .
2263 . . . . . .
2268 . . . . . .
2273 . . . . . .
2278 . . . . . .
2289 . . . . . .
2291 . . . . . .
2294 . . . . . .
2302 . . . . . .
2318 . . . . . .
2324 . . . . . .
2329 . . . . . .
2344 . . . . . .
2348 . . . . . .
2353 . . . . . .
2355 . . . . . .
2371 . . . . . .
2391 . . . . . .
2394 . . . . . .
2396 . . . . . .
2403 . . . . . .
2406 . . . . . .
2409 . . . . . .
2410 . . . . . .
2423 . . . . . .
2424 . . 1.0000000 . . .
2427 . . . . . .
2454 . . . . . .
2455 . . . . . .
2460 . . . . . .
2467 . . . . . .
2490 . . . . . .
2501 . . . . . .
2502 . . . . . .
2513 . . . . . .
2528 . . . . . .
2529 . . . . . .
2539 . . . . . .
2551 . . . . . .
2571 . . . . . .
2572 0.7465121 . . . . .
2596 . . . . . .
2616 . . . . . .
2628 . . . . . .
2640 . . . . . .
2657 . . . . . .
2659 . . . . . .
2668 . . . . . .
2683 . . . . . .
2692 . . . . . .
2694 . . . . . .
2699 . . . . . .
2702 . . . . . .
2706 . . 1.0000000 . . .
2716 . . . . . .
2720 . . . . . .
2723 . . . . . .
2724 . . . . . .
2734 . . . . . .
2761 . . . . . .
2762 . . . . . .
2770 . . . . . .
2788 . . . . . .
2791 . . . . . .
2795 . . . . . .
2797 . . . . . .
2804 . . . . . .
2822 . . . . . .
2826 . . . . . .
2827 . . . . . .
2840 . . . . . .
2841 . . . . . .
2857 . . . . . .
2858 . . . . . .
2861 . . . . . .
2867 . . . . . .
2872 . . . . . .
2877 . . . . . .
2881 . . . . . .
2890 . . . . . .
2902 . . . . . .
2903 . . . . . .
2907 . . . . . .
2908 0.7465121 . . . . .
2916 . . . . . .
2918 . . . . . .
2926 . . . . . .
2959 . . . . . .
2968 . . . . . .
2986 . . . . . .
2987 . . . . . .
2991 . . . . . .
2995 . . . . . .
2997 . . . . . .
3005 . . . . . .
3016 . . . . . .
3019 . . . . . .
3034 . . . . . .
3039 . . . . . .
3040 . . . . . .
3052 . . . . . .
3060 . . . . . .
3071 . . . . . .
3101 . . . . . .
3104 . . . . . .
3108 . . . . . .
3114 . . . . . .
3146 . . . . . .
3147 . . . . . .
3148 . . . . . .
3157 . . . . . .
3169 . . . . . .
3175 . . . . . .
3176 . . . . . .
3179 . . . . . .
3208 . . . . . .
3210 . . . . . .
3243 . . . . . .
3251 . . . . . .
3255 . . . . . .
3263 . . . . . .
3265 . . . . . .
3298 . . . . . .
3300 . . . . . .
3324 . . . . . .
3354 . . . . . .
3396 0.7465121 . . . . .
3408 . . . . . .
3424 . . . . . .
3474 . . . . . .
3510 . . . . . .
3578 . . . . . .
3623 . . . . . .
3624 0.7465121 . . . . .
3671 . . . . . .
3751 . . . . . .
3753 . . . . . .
3770 . . . . . .
3773 . . . . . .
3780 . . . . . .
3791 . . . . . .
3793 . . . . . .
3794 . . . . . .
3798 . . . . . .
3799 . . . . . .
3801 . . . . . .
3809 . . . . . .
3825 . . . . . .
3827 . . . . . .
3829 . . . . . .
3831 . . . . . .
3841 . . . . . .
3844 . . . . . .
3861 . . . . . .
3863 . . . . . .
3864 . . . . . .
3865 . . . . . .
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17 . . . . . .
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11 0.7051398 0.7071068 . 0.8968059 0.6283371 1.0000000 ......
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17 . . . . . . ......
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26 . . . . . . ......
31 . . . . . . ......
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34 . . . . . . ......
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39 . . . . . . ......
40 . . . . . . ......
44 0.7051398 0.7071068 . 0.8968059 0.6283371 1.0000000 ......
45 . . . . . . ......
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50 . 0.6257056 . 0.7118956 0.6940395 0.7051398 ......
52 . . . 0.9469787 . . ......
60 . . . . . . ......
62 0.7118956 0.9469787 . . 0.5634964 0.8968059 ......
70 0.6940395 . . . . . ......
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4019 . . . . . . ......
4022 . . . . . . ......
4025 . . . . . . ......
4034 . . . . . . ......
4226 . . . . . . ......
4262 . . . . . . ......
4306 . . . . . . ......
4308 . . . . . . ......
4310 . . . . . . ......
4321 . . . . . . ......
4447 . . . . . . ......
4448 . . . . . . ......
4641 . . . . . . ......
4718 . . . . . . ......
4878 . . . . . . ......
4886 . . . . . . ......
4896 . . . . . . ......
4963 . . . . . . ......
4973 . . . . . . ......
4975 . . . . . . ......
4993 . . . . . . ......
4995 . . . . . . ......
5064 . . . . . . ......
5266 . . . . . . ......
5299 . . . . . . ......
5349 . . . . . . ......
5378 . . . . . . ......
5445 . . . . . . ......
5464 . . . . . . ......
5630 . . . . . . ......
5650 . . . . . . ......
5669 . . . . . . ......
5679 . . . . . . ......
5816 . . . . . . ......
5952 . . . . . . ......
5989 . . . . . . ......
5995 . . . . . . ......
6184 . . . . . . ......
6218 . . . . . . ......
6373 . . . . . . ......
6377 . . . . . . ......
6378 . . . . . . ......
6502 . . . . . . ......
6598 . . . . 0.7779412 . ......
6711 . . . . . . ......
6870 . . . . . . ......
6874 . . . . . . ......
6879 . . . . . . ......
6942 . . . . . . ......
7090 . . . . . . ......
7143 . . . . . . ......
7153 . . . . . . ......
7361 . . . . . . ......
7438 . . . . . . ......
7502 . . . . . . ......
8368 . . . . . . ......
8376 . . . . . . ......
8464 . . . . . . ......
8533 . . . . . . ......
8622 . . . . . . ......
8636 . . . . . . ......
8644 . . . . . . ......
8784 . . . . . . ......
8873 . . . . . . ......
8874 . . . . . . ......
26614 . . . . 0.7779412 . ......
27369 . . 1.0000000 . . . ......
30707 . . . . . . ......
30749 . . . . . . ......
30793 . . . . . . ......
32587 . . . . . . ......
33166 . . . . . . ......
33493 . . . . . . ......
33679 . . . . . . ......
33794 . . . . . . ......
34162 . . . . . . ......
35836 . . . . . . ......
40583 . . . . . . ......
40819 . . . . . . ......
41566 . . . . . . ......
41569 . . . . . . ......
42007 . . . . . . ......
43556 . . . . . . ......
43871 . . . . . . ......
44004 . . . . . . ......
44191 . . 1.0000000 . . . ......
48385 . . . . . . ......
48516 . . . . 0.7779412 . ......
48783 . . 1.0000000 . . . ......
50068 . . 1.0000000 . . . ......
51084 . . . . 0.7779412 . ......
54286 . . . . . . ......
58295 . . . . 0.7779412 . ......
58559 . . . . . . ......
64614 . . . . . . ......
69757 . . . . . . ......
71211 . . . . 0.7779412 . ......
77455 . . . . 0.7779412 . ......
78499 . . . . . . ......
79132 . . . . 0.7779412 . ......
80489 . . . . 0.7779412 . ......
80906 . . . . 0.7779412 . ......
81158 . . . . 0.7779412 . ......
81562 . . . . 0.7779412 . ......
81834 . . . . . . ......
84236 . . 1.0000000 . . . ......
88125 . . . . . . ......
88129 . . . . 0.7779412 . ......
91500 . . . . 0.7779412 . ......
91529 . . . . 0.7779412 . ......
91548 . . . . 0.7779412 . ......
93363 . . . . . . ......
96079 . . . . 0.7779412 . ......
96861 . . . . 0.7779412 . ......
97938 . . . . 0.7779412 . ......
104841 . . . . 0.7779412 . ......
106487 . . . . 0.7779412 . ......
.....suppressing columns in show(); maybe adjust 'options(max.print= *, width = *)'
..............................
$k
[1] 30
$method
[1] "Cosine"
$normalize
[1] "center"
$normalize_sim_matrix
[1] FALSE
$alpha
[1] 0.5
$na_as_zero
[1] FALSE
$verbose
[1] FALSE
One last comparison : (taken from http://www.salemmarafi.com)
What do we mean by hybrid?
Recommenderlab has you covered for hybrid weighted systems
recom <- HybridRecommender(
Recommender(rrm, method = "POPULAR"),
Recommender(rrm, method = "RANDOM"),
Recommender(rrm, method = "UBCF"),
weights = c(.6, .1, .3)
)
recom
Recommender of type 'HYBRID' for 'ratingMatrix'
learned using NA users.
Recommenderlab has you covered for hybrid weighted systems
getModel(recom)
$recommender
$recommender[[1]]
Recommender of type 'POPULAR' for 'realRatingMatrix'
learned using 15 users.
$recommender[[2]]
Recommender of type 'RANDOM' for 'realRatingMatrix'
learned using 15 users.
$recommender[[3]]
Recommender of type 'UBCF' for 'realRatingMatrix'
learned using 15 users.
$weights
[1] 0.6 0.1 0.3
Recommenderlab has a nice method for comparing recommender system results
scheme <- evaluationScheme(rrm, method="cross", k=4, given=3, goodRating=4)
scheme
Evaluation scheme with 3 items given
Method: 'cross-validation' with 4 run(s).
Good ratings: >=4.000000
Data set: 15 x 669 rating matrix of class 'realRatingMatrix' with 1000 ratings.
Recommenderlab has a nice method for comparing recommender system results type : small-text
algorithms <- list(
"random items" = list(name="RANDOM" , param=NULL),
"popular items" = list(name="POPULAR", param=NULL),
"user-based CF" = list(name="UBCF" , param=list(nn=50)),
"item-based CF" = list(name="IBCF" , param=list(k=50)),
"SVD approximation" = list(name="SVD" , param=list(k = 50))
)
results <- evaluate(scheme, algorithms, type = "topNList", n=c(1, 3, 5, 10, 15, 20))
RANDOM run fold/sample [model time/prediction time]
1 [0.001sec/0.011sec]
2 [0.001sec/0.007sec]
3 [0.001sec/0.009sec]
4 [0sec/0.01sec]
POPULAR run fold/sample [model time/prediction time]
1 [0.004sec/0.128sec]
2 [0.002sec/0.011sec]
3 [0.003sec/0.012sec]
4 [0.003sec/0.009sec]
UBCF run fold/sample [model time/prediction time]
1 [0.001sec/0.011sec]
2 [0.002sec/0.013sec]
3 [0.002sec/0.01sec]
4 [0.001sec/0.009sec]
IBCF run fold/sample [model time/prediction time]
1 [5.718sec/0.017sec]
2 [1.814sec/0.006sec]
3 [1.724sec/0.009sec]
4 [1.8sec/0.006sec]
SVD run fold/sample [model time/prediction time]
1 Timing stopped at: 0.003 0 0.003
Take with a huge grain of salt! This is a “toy” dataset meant to illustrate the methods.
plot(results)
Hierarchical organization no longer cuts it
(DMOZ homepage)
Taken from http://www.physicsschool.co.uk