集合知プログラミングの勉強(5)
getRecommendation を R でも実装しようとしてしばらく苦戦。ハッシュテーブルなんてものは R には無い？
ふっと、表2-2 筆者のための推薦の作成 の表そのものを、データフレームとして作ればいいことに気付く。R はモダーンな言語で、関数を引数にするなんてことは余裕でできるのだった。
f1 <- function(person) {
prefs <- data1.load()
prefs["sim"] <- sapply(prefs$Person, function(other) { sim.pearson(prefs, person, other) })
# prefs["S.xNight"] <- prefs$sim * m$Night.Listener
prefs
}対話的環境だとこのようになる。Rose に対する推薦の表、Toby に対する推薦の表。
> f1("Rose")
Person Night.Listener Dupree Superman Just.My.Luck Snakes Lady sim
1 Rose 3.0 2.5 3.5 3.0 3.5 2.5 1.0000000
2 Seymour 3.0 3.5 5.0 1.5 3.5 3.0 0.3960590
3 Phillips 4.0 NA 3.5 NA 3.0 2.5 0.4045199
4 Puig 4.5 2.5 4.0 3.0 3.5 NA 0.5669467
5 LaSalle 3.0 2.0 3.0 2.0 4.0 3.0 0.5940885
6 Matthews 3.0 3.5 5.0 NA 4.0 3.0 0.7470179
7 Toby NA 1.0 4.0 NA 4.5 NA 0.9912407
> f1("Toby")
Person Night.Listener Dupree Superman Just.My.Luck Snakes Lady sim
1 Rose 3.0 2.5 3.5 3.0 3.5 2.5 0.9912407
2 Seymour 3.0 3.5 5.0 1.5 3.5 3.0 0.3812464
3 Phillips 4.0 NA 3.5 NA 3.0 2.5 -1.0000000
4 Puig 4.5 2.5 4.0 3.0 3.5 NA 0.8934051
5 LaSalle 3.0 2.0 3.0 2.0 4.0 3.0 0.9244735
6 Matthews 3.0 3.5 5.0 NA 4.0 3.0 0.6628490
7 Toby NA 1.0 4.0 NA 4.5 NA 1.0000000
> あとはそれぞれのタイトル毎に、sim をかけ算してやればいい。本文では、python コードを「非常に理解しやすい」と書いているが、ひょっとすると、分かりやすさという点で R はそれ以上かもしれない。
なんとか getrecommendation を実装。もっとエレガントに書けると思えるがとりあえず。まだ R の基本も分かっていないことが、プログラムを書いたら良くわかった。
> getrecommendations("Toby")
Night Lady Luck
3.347790 2.832550 2.530981 # データフレーム prefs に対し、
# person 以外について、 類似性と S.x タイトル の値を計算したデータフレームを返す
data1.sim <- function(prefs, person) {
titles <- colnames(prefs)[2:length(prefs)]
sxtitles <- sapply(titles,
function(title) {
paste("S.x", title, sep="")
})
## sim を計算
prefs["sim"] <- sapply(prefs$Person,
function(other) {
sim.pearson(prefs, person, other)
})
for (i in 1:length(titles)) {
title <- titles[i]
sxtitle <- sxtitles[i]
prefs[sxtitle] <- prefs["sim"] * prefs[title]
}
# 自分以外
subset(prefs, prefs$Person != person)
}
getrecommendations <- function(person) {
prefs <- data1.load()
sims <- data1.sim(prefs, person) # sim, S.x の列を追加したデータを生成
# 見ていないタイトル一覧を作成
whos <- scores.for(prefs, person)
titles <- rownames(subset(whos, is.na(whos[,1])))
# 見ていないタイトル全てに対して S.x列の合計を計算
totals <- sapply(titles,
function(title) {
sxtitle <- paste("S.x", title, sep="")
scores <- sims[sxtitle]
scores <- scores[scores > 0] # 必要。
sum(scores, na.rm=TRUE)
})
## 見ていないタイトル全てに対して、その映画を見た評者の類似度の合計を計算
sim.sum <- sapply(titles,
function(title) {
sxtitle <- paste("S.x", title, sep="")
sims.ex <- sims[ ! is.na(sims[title]),]
sim <- sims.ex["sim"]
sim <- sim[sim > 0]
sim.sum <- sum (sim, na.rm=TRUE)
sim.sum
})
##
result <- totals/sim.sum
## ソート
sorted <- order(result, decreasing=TRUE)
result[sorted]
}
