2.4 アイテムを推薦する

コード

$critics = array( 
  'Lisa Rose' => array( 
    'Lady in the Water' => 2.5,
    'Snakes on a Plane' => 3.5,
    'Just My Luck' => 3.0,
    'Superman Returns' => 3.5,
    'You, Me and Dupree' => 2.5,
    'The Night Listener' => 3.0,
  ),
  'Gene Seymour' => array( 
    'Lady in the Water' => 3.0,
    'Snakes on a Plane' => 3.5,
    'Just My Luck' => 1.5,
    'Superman Returns' => 5.0,
    'You, Me and Dupree' => 3.5,
    'The Night Listener' => 3.0,
  ),
  'Michael Phillips' => array( 
    'Lady in the Water' => 2.5,
    'Snakes on a Plane' => 3.0,
    'Superman Returns' => 3.5,
    'The Night Listener' => 4.0,
  ),
  'Claudia Puig' => array( 
    'Snakes on a Plane' => 3.5,
    'Just My Luck' => 3.0,
    'Superman Returns' => 4.0,
    'You, Me and Dupree' => 2.5,
    'The Night Listener' => 4.5,
  ),
  'Mick LaSalle' => array( 
    'Lady in the Water' => 3.0,
    'Snakes on a Plane' => 4.0,
    'Just My Luck' => 2.0,
    'Superman Returns' => 3.0,
    'You, Me and Dupree' => 2.0,
    'The Night Listener' => 3.0,
  ),
  'Jack Matthews' => array( 
    'Lady in the Water' => 3.0,
    'Snakes on a Plane' => 4.0,
    'Superman Returns' => 5.0,
    'You, Me and Dupree' => 3.5,
    'The Night Listener' => 3.0,
  ),
  'Toby' => array( 
    'Snakes on a Plane' => 4.5,
    'Superman Returns' => 4.0,
    'You, Me and Dupree' => 1.0,
  ),
);

// person1とperson2の距離を基にした類似性スコアを返す
//返り値は0-1の範囲で1に近いほど類似性がある
function sim_distance($prefs, $person1, $person2){

  $si = array();

  //二人とも評価しているアイテムのリストを得る
  foreach($prefs["$person1"] as $item => $val){
    if(isset($prefs["$person2"]["$item"])){
      $si["$item"] = 1;
    }
  }

  if(count($si) == 0){ return 0;}

  //すべての差の平方を足し合わせる
  //上のループでできる
  $sum_of_squares = 0;
  foreach($prefs["$person1"] as $item => $val){
    if(isset($prefs["$person2"]["$item"])){
      $sum_of_squares += pow( ( $prefs["$person1"]["$item"] - $prefs["$person2"]["$item"]),2);    }
  }

  return 1/(1 + sqrt($sum_of_squares));
  //return 1/(1 + $sum_of_squares);

}

//P1とP2のピアソン相関係数を返す。
function sim_pearson($prefs,$p1,$p2){

  //両者が互いに評価しているアイテムのリストを取得
  $si = array();
  foreach($prefs["$p1"] as $item => $val){
    if(isset($prefs["$p2"]["$item"])){
      $si["$item"] = 1;
    }
  }

  //要素の数を調べる。
  $n = count($si);

  //すべての嗜好,平方,積を合計する

  //嗜好の合計
  $sum1 = 0;
  $sum2 = 0;

  //平方の合計
  $sum1Sq = 0;
  $sum2Sq = 0;

  //積の合計
  $pSum = 0;

  foreach($si as $item => $val){
    $sum1 += $prefs["$p1"]["$item"];
    $sum2 += $prefs["$p2"]["$item"];
    $sum1Sq += pow($prefs["$p1"]["$item"],2);
    $sum2Sq += pow($prefs["$p2"]["$item"],2);
    $pSum += $prefs["$p1"]["$item"] * $prefs["$p2"]["$item"];
  }

  //ピアソンスコアを計算する
  $num = $pSum - ($sum1 * $sum2 / $n);
  $den = sqrt(($sum1Sq - pow($sum1,2) / $n) * ($sum2Sq - pow($sum2,2) / $n));

  if($den == 0){ return 0;}

  $r = $num / $den;
  return $r;
}


// person以外の全ユーザの評点の重み付き平均を使い。personへの推薦を算出する
function getRecommendations($prefs, $person, $similarity = "sim_pearson"){
  $totals = array();
  $simSums = array();

  foreach ($prefs as $other => $list) {
    // 自分自身とは比較しない
    if ($other === $person){ continue; }

    switch($similarity){
      case "sim_distance":
        $sim = sim_distance($prefs,$person,$other);
        break;
      case "sim_pearson":
        $sim = sim_pearson($prefs,$person,$other);
      break;
    }
    // 0以下のスコアは無視
    if ($sim <= 0) { continue; }

      foreach ($prefs["$other"] as $item => $scor) {
        if (! isset($prefs["$person"]["$item"]) || $prefs["$person"]["$item"] == 0) {
          // 類似度 * スコア
          $other_item_scor = isset($prefs["$other"]["$item"]) ? $prefs["$other"]["$item"] : 0;
          $totals["$item"] += $other_item_scor * $sim;

          // 類似度を合計
          $simSums["$item"] += $sim;
        }
      }
    }
    // 正規化したリストを作る
    $rankings = array();
    foreach ($totals as $item => $total){
      $rankings[] = array( ($total / $simSums["$item"]), $item);
    }
    // ソート済みのリストを返す
    sort($rankings);
    rsort($rankings);

  return $rankings;
}



var_dump(getRecommendations($critics, 'Toby'));
var_dump(getRecommendations($critics, 'Toby', $similarity = 'sim_distance'));