- AI源码解读:卷积神经网络(CNN)深度学习案例:Python版
- 李永华编著
- 143字
- 2025-02-18 03:04:31
1.3.4 特征矩阵提取
模型训练完成并保存后,需要让所有用户对电影进行预测评分,并将生成的用户特征向量和电影特征向量组合成矩阵。
1.指定用户对电影进行评分
指定用户对电影进行评分的相关代码如下:

2.生成电影特征矩阵
生成电影特征矩阵的相关代码如下:

3.生成用户特征矩阵
生成用户特征矩阵的相关代码如下:

模型训练完成并保存后,需要让所有用户对电影进行预测评分,并将生成的用户特征向量和电影特征向量组合成矩阵。
指定用户对电影进行评分的相关代码如下:
生成电影特征矩阵的相关代码如下:
生成用户特征矩阵的相关代码如下: