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import pandas as pd import numpy as np f = open('kaggle_visible_evaluation_triplets.txt', 'r') song_to_count = dict() for line in f: _, song, _ = line.strip().split('\t') if song in song_to_count: song_to_count[song] += 1 else:...

你需要在代码中添加一个TOP-N推荐算法。根据你的代码,以下是一种可能的实现方式:

def top_n_recommendations(users, songs_ordered, user_to_songs, song_to_index, output_file, n=500):
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for user in users:
            songs_to_recommend = []
            user_songs = user_to_songs.get(user, set())
            
            for song in songs_ordered:
                if song not in user_songs and len(songs_to_recommend) < n:
                    songs_to_recommend.append(song)
                else:
                    break
            
            indices = [song_to_index[song] for song in songs_to_recommend]
            
            f.write(f'User: {user}, Recommended Songs: {indices}\n')

# 调用函数写入推荐结果
top_n_recommendations(canonical_users_list, songs_ordered, user_to_songs, song_to_index, 'submission.txt')

这个函数接受用户列表、歌曲排序后的列表、用户歌曲字典、歌曲索引字典和输出文件路径作为参数,并将前N个未被用户听过的歌曲推荐给每个用户。默认情况下,N的值为500。

请确保在调用这个函数之前已经加载了pandasnumpy库,并且已经定义了相关变量和数据结构(如songs_ordereduser_to_songssong_to_index等)。

注意:上述代码只是一种示例实现,具体根据你的需求进行适当调整和修改。


内容由零声教学AI助手提供,问题来源于学员提问

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