
R語言函數(shù)報錯繼續(xù)執(zhí)行方法
今天我把這些問題的細節(jié)做了一些改善,重新做了模型,發(fā)覺模型結(jié)果比我預(yù)想中的要棒??!主要修改如下:
1、將鄰居矩陣從2維擴充為35維;(據(jù)我測算,一般為整個數(shù)據(jù)集中用戶數(shù)的5%最佳,50維出現(xiàn)了一些空值)
2、將歐氏距離上限標準化去掉,這樣能更有效的匹配到相似度更高的用戶。
后續(xù)在執(zhí)行推薦算法的過程中發(fā)現(xiàn),一個一個計算每一個用戶的推薦產(chǎn)品太傻,我需要來一個循環(huán)語句來執(zhí)行推薦算法!
過程中主要問題如下:
1、并不是所有用戶都有相似用戶,在執(zhí)行語句中會報錯——這里我需要一個語句能識別報錯并跳過繼續(xù)執(zhí)行;
2、如何把所有執(zhí)行的結(jié)果放入一個矩陣,并且識別是哪一個用戶——這里需要一個空矩陣將用戶ID和結(jié)果裝入。
最終代碼編寫如下:
#組建初始化空矩陣
R<-matrix(0,9,1)
#循環(huán)運行推薦程序并將結(jié)果并入到空矩陣
for (i in 1:nrow(S))
#循環(huán)執(zhí)行推薦程序
try({
#將ID放到結(jié)果之前
R1=cbind(c(rep(i,3),UserBasedRecommender(i,RECOMMENDER_NUM,M,S,N)))
#將ID和結(jié)果一起并入空矩陣
R<-cbind(R,R1)
}
,silent = T)
#刪除結(jié)果矩陣1,2行以及第一列
c<-R[-1,-1][-1,]
write.csv(c,file = 'hnjbtj1.csv')
結(jié)果如下:
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