Fun-Rec项目中的Swing算法数据准备指南

在Fun-Rec推荐系统项目中，Swing算法是一种基于图结构的协同过滤推荐算法，它通过计算物品之间的相似度来生成推荐。本文将详细介绍如何为Swing算法准备输入数据。

数据格式要求

Swing算法的输入数据需要满足特定的格式要求，核心是一个包含三列数据的结构：

1. 用户ID列(userid): 记录每个用户的唯一标识符
2. 物品ID列(itemid): 记录每个物品的唯一标识符
3. 评分列(rate): 记录用户对物品的评分或交互强度

这种三列结构可以方便地转换为算法所需的pandas DataFrame格式，为后续的相似度计算和推荐生成提供基础。

数据结构示例

一个典型的数据示例如下所示：

user1,itemA,5
user1,itemB,3
user2,itemA,4
user2,itemC,2
user3,itemB,5

其中每行代表一个用户-物品交互记录，第三列的数值表示用户对物品的评分或交互强度。在真实场景中，这个评分可以是显式反馈(如1-5星的评分)或隐式反馈(如点击次数、观看时长等转化而来的数值)。

数据准备建议

1. 数据清洗: 在实际应用中，建议先对原始数据进行清洗，处理缺失值、异常值等问题
2. ID映射: 确保用户ID和物品ID都是唯一的，必要时可以建立映射表
3. 评分标准化: 如果评分范围差异较大，可以考虑进行标准化处理
4. 数据分割: 为评估算法性能，建议将数据分为训练集和测试集

实现注意事项

当使用Python实现时，可以使用pandas库轻松地将文本数据转换为DataFrame：

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('ratings.txt', sep=',', names=['userid', 'itemid', 'rate'])

# 查看数据结构
print(data.head())

通过以上步骤准备的数据，就可以直接输入到Swing算法中进行物品相似度计算和推荐生成了。理解并正确准备输入数据是推荐系统实现的重要第一步。