#Ver1.0
#Zero?@2012.5.2
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import?math
import?random
import?cPickle?as?pickle


#calculate?the?overall?average
def?Average（fileName）:
	fi?=?open（fileName?‘r‘）
	result?=?0.0
	cnt?=?0
	for?line?in?fi:
		cnt?+=?1
		arr?=?line.split（）
		result?+=?int（arr[2].strip（））
	return?result?/?cnt



def?InerProduct（v1?v2）:
	result?=?0
	for?i?in?range（len（v1））:
		result?+=?v1[i]?*?v2[i]
		
	return?result


def?PredictScore（av?bu?bi?pu?qi）:
	pScore?=?av?+?bu?+?bi?+?InerProduct（pu?qi）
	if?pScore?		pScore?=?1
	elif?pScore?>?5:
		pScore?=?5
		
	return?pScore

	
def?SVD（configureFile?testDataFile?trainDataFile?modelSaveFile）:
	#get?the?configure
	fi?=?open（configureFile?‘r‘）
	line?=?fi.readline（）
	arr?=?line.split（）
	averageScore?=?float（arr[0].strip（））
	userNum?=?int（arr[1].strip（））
	itemNum?=?int（arr[2].strip（））
	factorNum?=?int（arr[3].strip（））
	learnRate?=?float（arr[4].strip（））
	regularization?=?float（arr[5].strip（））
	fi.close（）
	
	bi?=?[0.0?for?i?in?range（itemNum）]
	bu?=?[0.0?for?i?in?range（userNum）]
	temp?=?math.sqrt（factorNum）
	qi?=?[[（0.1?*?random.random（）?/?temp）?for?j?in?range（factorNum）]?for?i?in?range（itemNum）]	
	pu?=?[[（0.1?*?random.random（）?/?temp）??for?j?in?range（factorNum）]?for?i?in?range（userNum）]
	print（“initialization?end\nstart?training\n“）
	
	#train?model
	preRmse?=?1000000.0
	for?step?in?range（100）:
		fi?=?open（trainDataFile?‘r‘）	
		for?line?in?fi:
			arr?=?line.split（）
			uid?=?int（arr[0].strip（））?-?1
			iid?=?int（arr[1].strip（））?-?1
			score?=?int（arr[2].strip（））			
			prediction?=?PredictScore（averageScore?bu[uid]?bi[iid]?pu[uid]?qi[iid]）
				
			eui?=?score?-?prediction
		
			#update?parameters
			bu[uid]?+=?learnRate?*?（eui?-?regularization?*?bu[uid]）
			bi[iid]?+=?learnRate?*?（eui?-?regularization?*?bi[iid]）	
			for?k?in?range（factorNum）:
				temp?=?pu[uid][k]	#attention?here?must?save?the?value?of?pu?before?updating
				pu[uid][k]?+=?learnRate?*?（eui?*?qi[iid][k]?-?regularization?*?pu[uid][k]）
				qi[iid][k]?+=?learnRate?*?（eui?*?temp?-?regularization?*?qi[iid][k]）
		fi.close（）
		#learnRate?*=?0.9
		curRmse?=?Validate（testDataFile?averageScore?bu?bi?pu?qi）
		print（“test_RMSE?in?step?%d:?%f“?%（step?curRmse））
		if?curRmse?>=?preRmse:
			break
		else:
			preRmse?=?curRmse
					
	#write?the?model?to?files
	fo?=?file（modelSaveFile?‘wb‘）
	pickle.dump（bu?fo?True）
	pickle.dump（bi?fo?True）
	pickle.dump（qi?fo?True）
	pickle.dump（pu?fo?True）
	fo.close（）
	print（“model?generation?over“）
	
#validate?the?model
def?Validate（testDataFile?av?bu?bi?pu?qi）:
	cnt?=?0
	rmse?=?0.0
	fi?=?open（testDataFile?‘r‘）		
	for?line?in?fi:
		cnt?+=?1
		arr?=?line.split（）
		uid?=?int（arr[0].strip（））?-?1
		iid?=?int（arr[1].strip（））?-?1
		pScore?=?PredictScore（av?bu[uid]?bi[iid]?pu[uid]?qi[iid]）
			
		tScore?=?int（arr[2].strip（））
		rmse?+=?（tScore?-?pScore）?*?（tScore?-?pScore）
	fi.close（）
	return?math.sqrt（rmse?/?cnt）

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱(chēng)
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件?????235016??2011-04-01?18:24??SVD\ml_data\test.txt

?????文件???12839563??2011-04-01?18:24??SVD\ml_data\training.txt

?????文件?????????97??2012-05-03?14:55??SVD\svd.conf

?????文件???????4153??2012-05-06?20:29??SVD\SVD.py

?????目錄??????????0??2012-05-06?20:31??SVD\ml_data

?????目錄??????????0??2012-05-06?20:31??SVD

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