从数据框创建稀疏矩阵

Question

我正在执行一项任务，我正在尝试为 Netflix 奖品数据构建一个协作过滤模型。我使用的数据在一个 CSV 文件中，我很容易将它导入到数据框中。现在我需要做的是创建一个由用户作为行和电影作为列的稀疏矩阵，并且每个单元格都由相应的评级值填充。当我尝试绘制数据框中的值时，我需要为数据框中的每一行运行一个循环，这在 R 中花费了大量时间，请任何人提出更好的方法。以下是示例代码和数据：

buildUserMovieMatrix <- function(trainingData)
{
  UIMatrix <- Matrix(0, nrow = max(trainingData$UserID), ncol = max(trainingData$MovieID), sparse = T);
  for(i in 1:nrow(trainingData))
  {
    UIMatrix[trainingData$UserID[i], trainingData$MovieID[i]] = trainingData$Rating[i];
  }
  return(UIMatrix);
}

从中创建稀疏矩阵的数据框中的数据样本：

    MovieID UserID  Rating
1       1      2       3
2       2      3       3
3       2      4       4
4       2      6       3
5       2      7       3

所以最后我想要这样的东西： 列是电影 ID，行是用户 ID

    1   2   3   4   5   6   7
1   0   0   0   0   0   0   0
2   3   0   0   0   0   0   0
3   0   3   0   0   0   0   0
4   0   4   0   0   0   0   0
5   0   0   0   0   0   0   0
6   0   3   0   0   0   0   0
7   0   3   0   0   0   0   0

所以解释是这样的：用户 2 将电影 1 评为 3 星，用户 3 将电影 2 评为 3 星，以此类推其他用户和电影。我的数据框中大约有 8500000 行，我的代码只需要大约 30-45 分钟来创建这个用户项矩阵，我想得到任何建议

Answer 1

Matrix 包有一个专门为您的数据类型制作的构造函数：

library(Matrix)
UIMatrix <- sparseMatrix(i = trainingData$UserID,
                         j = trainingData$MovieID,
                         x = trainingData$Rating)

---

否则，您可能想了解[ 函数的那个​​很酷的特性，即矩阵索引。您可以尝试：

buildUserMovieMatrix <- function(trainingData) {
  UIMatrix <- Matrix(0, nrow = max(trainingData$UserID),
                        ncol = max(trainingData$MovieID), sparse = TRUE);
  UIMatrix[cbind(trainingData$UserID,
                 trainingData$MovieID)] <- trainingData$Rating;
  return(UIMatrix);
}

（但我肯定会推荐 sparseMatrix 方法。）

Answer 2

这可能比循环更快。

library(reshape2)
m <- dcast(df,UserID~MovieID,fill=0)[-1]
m
#   1 2
# 1 3 0
# 2 0 3
# 3 0 4
# 4 0 3
# 5 0 3

如果你使用data.tables，它会快很多：

library(data.table)
DT <- as.data.table(df)
m  <- dcast(DT,UserID~MovieID,fill=0)[-1]

我相信有人会指出，你可以改用这个

setDT(df)
m  <- dcast(df,UserID~MovieID,fill=0)[-1]

这会将df 转换为适当的data.table（不制作副本）。如果您的数据集非常庞大，那可能会有所不同...