Fast Matrix Factorization for Online Recommendation with Implicit Feedback论文代码分析

1 数据结构

userCount：用户数
itemCount：项目数
user_ratings：ArrayList<ArrayList>，
问：此处为什么要用二维数组？
答：第1维是用户，第2维是用户对所有项目的评分。
testRatings：ArrayList
问：此处为什么只用一维数组？
答：个人认为这个处理有问题，因为每个用户有1-2个评分作为测试集，如果用一维数组，则数组的下标就不能和用户id(userId)一一对应。

2 读取评分：ReadRatings_HoldOneOut

步骤如下：

从文件中一行行读取，然后存入user_ratings中，存储后如下：
用户0：
$\dots, <0,64,5.0,0>, <0,65,3.0,0>]$
注：<userId, itemId, score, timestamp>， $< 0, 0, 4.0, 0 >$ 可以解读为用户0对项目0在0时刻评分为4.0分。
用户1：
$\dots, <1,192,1.0,0>, <1,193,5.0,0>]$
用户2：
$\dots, <2,202,5.0,0>, <2,203,5.0,0>]$
利用user_ratings构造训练集和测试集testRatings
$\dots]$
问：这种方式有问题没有？
答：有，测试集由于是一个一维的列表，导致利用testRatings.get(u).itemId这个代码来取数据的时候，u并不是指代某个用户id，而是列表中某个位置的下标，容易误解为用户id和项目id不匹配。

上面的不匹配是由于下面的代码导致的，由于每一个用户将最后两个评分加入到测试集，导致用户id和列表的下标对应不上。

//if (i == ratings.size() - 1) { // test
if (i == ratings.size() - 1 || i == ratings.size() - 2) { // testtestRatings.add(ratings.get(i));//the size of testing =	 the number of users.
} else { // traintrainMatrix.setValue(userId, itemId, ratings.get(i).score);
}//of if

方案（1）：改成如下代码即可，使得每个用户只有一个评分加入测试集，即测试集大小和用户数一致

if (i == ratings.size() - 1) { // test
//if (i == ratings.size() - 1 || i == ratings.size() - 2) { // testtestRatings.add(ratings.get(i));//the size of testing =	 the number of users.
} else { // traintrainMatrix.setValue(userId, itemId, ratings.get(i).score);
}//of if

方案（2）：可以用二维列表来存储测试集。

3 evaluate_for_user的理解

3.1 数据结构

map_item_score：HashMap<Integer, Double>，散列表。HashMap的主干是一个Entry数组，Entry是HashMap的基本组成单元，每一个Entry包含一个key-value键值对。

HashMap<Integer, Double> map_item_score = new HashMap<Integer, Double>();

ignoreSet：HashSet ，HashSet 基于 HashMap 来实现的，一个不允许有重复元素的集合。

3.2 代码解读

	/*** Evaluation for a specific user with given GT item.对具有给定Groud-Truth项目的特定用户的评估* @return:* 	 result[0]: hit ratio* 	 result[1]: ndcg* 	 result[2]: precision*/protected double[] evaluate_for_user(int u, int gtItem) {double[] result = new double[3];HashMap<Integer, Double> map_item_score = new HashMap<Integer, Double>();// Get the score of the test item first.double maxScore = predict(u, gtItem);// Early stopping if there are topK items larger than maxScore.int countLarger = 0;for (int i = 0; i < itemCount; i++) {double score = predict(u, i);//预测用户u对所有项目的评分map_item_score.put(i, score);//将预测评分放入散列表中，key为i，value为score//下面的两句的作用是只要gtItem没有进入TopK则不计算三个评价指标？if (score > maxScore)	countLarger ++;if (countLarger > topK)	return result;	// early stopping}// Selecting topK items (does not exclude train items).ArrayList<Integer> rankList = ignoreTrain ? CommonUtils.TopKeysByValue(map_item_score, topK, trainMatrix.getRowRef(u).indexList()) : CommonUtils.TopKeysByValue(map_item_score, topK, null);result[0] = getHitRatio(rankList, gtItem);result[1] = getNDCG(rankList, gtItem);result[2] = getPrecision(rankList, gtItem);return result;}/*** Get the topK keys (by its value) of a map. Does not consider the keys which are in ignoreKeys.* @param map* @return*/public static<K, V extends Comparable<? super V>> ArrayList<K> TopKeysByValue(Map<K, V> map, int topK, ArrayList<K> ignoreKeys) {HashSet<K> ignoreSet;if (ignoreKeys == null) {ignoreSet = new HashSet<K>();} else {ignoreSet = new HashSet<K> (ignoreKeys);//将训练集中用户u购买过的项目放入ignoreSet}//因为map保存的是所有项目，如果要忽略训练集中的项目，则将训练集之外的项目写入topQueueTopKPriorityQueue<K, V> topQueue = new TopKPriorityQueue<K, V>(topK);for (Map.Entry<K, V> entry : map.entrySet()) {if (!ignoreSet.contains(entry.getKey())) {topQueue.add(entry);}}//对topQueue中的元素进行排序，排序后保存在topKeys并返回ArrayList<K> topKeys = new ArrayList<K>();for (Map.Entry<K, V> entry : topQueue.sortedList()) {topKeys.add(entry.getKey());}return topKeys;}public ArrayList<Map.Entry<K, V>> sortedList() {ArrayList<Map.Entry<K, V>> list = new ArrayList<Map.Entry<K, V>>(queue); Collections.sort(list, c.reversed()); return list;}

Collections.sort参考博客https://baijiahao.baidu.com/s?id=1660417080221659283&wfr=spider&for=pc

这里还用到了一个非常重要的接口Comparable。
功能： Comparable接口可用于对象的排序或者对象的分组

介绍： Comparable接口强行对实现它的类的每个实例进行自然排序，该接口的唯一方法compareTo方法被称为自然比较方法
方法： int compareTo（Object o）

利用当前对象和传入的目标对象进行比较：

若是当前对象比目标对象大，则返回1，那么当前对象会排在目标对象的后面
若是当前对象比目标对象小，则返回-1，那么当前对象会排在目标对象的后面
若是两个对象相等，则返回0

import java.util.Arrays;public class User implements Comparable<User> {public int age;public String username;public User(int age, String username) {this.age = age;this.username = username;}@Overridepublic String toString() {return this.username;}@Overridepublic int compareTo(User o) {if(this.age>o.age) {return 1;} else if(this.age<o.age) {return -1;} else {return 0;}}public static void main(String[] args) {User[] arr = new User[3];arr[0] = new User(15,"user1");arr[1] = new User(10,"user2");arr[2] = new User(20,"user3");System.out.println("排序前：" + Arrays.toString(arr));Arrays.sort(arr);System.out.println("排序后：" + Arrays.toString(arr));}
}排序前：[user1, user2, user3]
排序后：[user2, user1, user3]