Я хочу создать матрицу сходства пользователя и пользователя, используя сходство Пирсона и косинуса в моем наборе данных.я не был в состоянии осуществить это соответственно.мои значения косинуса должны быть в диапазоне от 0 до 1 и значения Пирсона в диапазоне от -1 до 1, но это не так.и я просто не могу пропустить определенный столбец, чтобы в обоих случаях присутствовали пользователь и матрица элементов, основанная на сходстве.]
Вот фрагмент кода, выполняющий это на python
productmat = df.pivot_table(index='reviewerID', columns='asin', values='overall')#creating user-item matrix
productmat - это моя матрица элементов пользователя.
item_corr=productmat.corr(method='pearson')
с помощью этой единственной матрицы элементов элемента. Теперь, как мне получить матрицу пользователя-пользователя?
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
user_user_similarity = cosine_similarity(productmat)
print (user_user_similarity)
этим получениемматрица без заголовка, так что я не могу судить, матрица ли это пользователь или элемент.Я очень новичок в этом проекте рекомендательной системы. введите описание изображения здесь