Surprise是一个基于Pythonscikit构建和分析推荐系统。
设计时考虑到以下目的:
让用户完美控制他们的实验。为此,我们非常强调文档,我们试图通过指出算法的每个细节尽可能清晰和准确。减轻数据集处理的痛苦。用户可以使用内置数据集(Movielens,Jester)和他们自己的自定义数据集。提供各种即用型预测算法,如基线算法,邻域方法,基于矩阵因子分解(SVD,PMF,SVD++,NMF)等等。此外,内置了各种相似性度量(余弦,MSD,皮尔逊......)。可以轻松实现新的算法思路。提供评估,分析和比较算法性能的工具。使用强大的CV迭代器(受scikit-learn优秀工具启发)以及对一组参数的详尽搜索,可以非常轻松地运行交叉验证程序。
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