Test

from numpy import linalg as la
from numpy import *

def loadExData3():
    # 利用SVD提高推荐效果，菜肴矩阵
    return[[2, 0, 0, 4, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5],
           [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 4, 0],
           [3, 3, 4, 0, 3, 0, 0, 2, 2, 0, 0],
           [5, 5, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 5, 0],
           [4, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5],
           [0, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 4],
           [0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 5, 0],
           [0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 4, 5, 0],
           [1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 0, 4, 5, 0]]

myMat = mat(loadExData3())

myMat

def recommend(dataMat, user, N=3, simMeas=cosSim, estMethod=standEst):
    """svdEst( )
    Args:
        dataMat         训练数据集
        user            用户编号
        simMeas         相似度计算方法
        estMethod       使用的推荐算法
    Returns:
        返回最终 N 个推荐结果
    """
    # 寻找未评级的物品
    # 对给定的用户建立一个未评分的物品列表
    
    unratedItems = nonzero(dataMat[user, :].A == 0)[1]
    # 如果不存在未评分物品，那么就退出函数
    if len(unratedItems) == 0:
        return 'you rated everything'
    # 物品的编号和评分值
    itemScores = []
    # 在未评分物品上进行循环
    for item in unratedItems:
        # 获取 item 该物品的评分
        estimatedScore = estMethod(dataMat, user, simMeas, item)
        itemScores.append((item, estimatedScore))
    # 按照评分得分 进行逆排序，获取前N个未评级物品进行推荐
    return sorted(itemScores, key=lambda jj: jj[1], reverse=True)[: N]


print(recommend(myMat, 1, estMethod=svdEst))