0

そのため、現時点では、MovieLense ( https://grouplens.org/datasets/movielens/100k/ ) から映画レコメンダー システムを構築する方法を見つけようとしています。チュートリアルからいくつかの指示を読みました。

library(dplyr)
library(recommenderlab)
library(magrittr)

data <- read.table("u.data", header = F, stringsAsFactors = T) 
head(data)

   V1  V2 V3        V4
1 196 242  3 881250949
2 186 302  3 891717742
3  22 377  1 878887116
4 244  51  2 880606923
5 166 346  1 886397596
6 298 474  4 884182806

説明:ユーザーV1ID、V2アイテムID、V3評価です。

ここで、形式を ratingMatrix に記録する必要があります。結果は次のようになります。

    1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
1   5  3  4  3  3  5  4  1  5  3
2   4 NA NA NA NA NA NA NA NA  2
3  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
4  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5   4  3 NA NA NA NA NA NA NA NA
6   4 NA NA NA NA NA  2  4  4 NA
7  NA NA NA  5 NA NA  5  5  5  4
8  NA NA NA NA NA NA  3 NA NA NA
9  NA NA NA NA NA  5  4 NA NA NA
10  4 NA NA  4 NA NA  4 NA  4 NA

コード：

temp = data %>% select(1:3) %>% spread(V2,V3) %>% select(-1)
temp[1:10,1:10]

Spread(., V2, V3) のエラー: 関数 "spread" が見つかりませんでした

4

1 に答える 1

3

に置き換えlibrary(dplyr)てみてくださいlibrary(tidyverse)。spread関数は、とともにのtidyr一部であるパッケージに含まれるようになりました。tidyversedplyr

于 2017-09-11T03:08:40.740 に答える