python包，它根据两个项的标记相关度得分计算它们之间的相似性，并将项列表及其对应的顶级项邻居写入文件。
SimilarityCalculator的Python项目详细描述
#SimilarityCalculator
*使用并行处理和高效的C实现快速计算项列表之间的相似性；并且
将每个项的顶级邻居（最相似的项）打印到文件中。*
[构建状态]（https://travis-ci.org/smltahir/similaritycalculator.svg？branch=master）]（https://travis ci.org/smltahir/similaritycalculator）
为了最大限度地保证不出现错误，travis ci测试链接到源github存储库。travis对推送到github的最新代码运行几个
单元测试，并显示一个指示**build_passing**或
**build_failing**的标记。由于该项目目前正在持续开发中，因此建议只使用作为代码版本发布的稳定版本。
similaritycalculator当前在python版本上运行：*2.6*，*2.7*，*pypy*
如何运行：
将**pythonpath**环境变量设置为python bin目录
**runnable modules**：
-load-neighbors.py
-test/unit-tests-load-neighbors.py
load-neighbors:
加载邻居。py
```
单元测试：
`````
python测试/单元测试加载邻居。py
````
获取任何可运行模块的信息：
*python<；modulename.py>；-h
*python<；modulename.py>；--帮助
这将告诉您如何运行程序及其可用的命令行参数。
应遵循similaritycalculator/data/samples/作为从外部模块运行工具的模型。
因此，它非常快速和高效。如果用户希望在
相似性和最近邻计算期间使用较少的cpu，则应适当设置**cpu数量**配置参数。
其默认值为**max**。
使用余弦相似度计算项目之间的相似度。我们目前正在努力将代码扩展到包含更多度量值。
**config.json**-这是最通用的配置文件。此处存储您不打算经常更改其值的参数。这些通常包括输入/输出文件路径等。**config.test.json**-此文件应用于测试参数或您计划经常更改其值的参数。这可以包括CPU数量、邻域大小等
3。**config.local.json**-此文件未写入github存储库，必须在首次使用代码时创建。这用于存储本地和私有参数及其值。**不要**将这些
参数存储在任何其他配置文件中。
如果在两个或多个文件中设置了相同的配置参数，则分配顺序如下。
config.local.json>；config.test.json>；json
这意味着如果在本地和测试配置文件中都设置了参数，那么config.test中的
参数值将被config.local等覆盖。
这些文件中需要修改以下参数。
1.**CPU数量**
*示例条目*：
"CPU数量"：2
*默认输入*：
"CPU数量"："max"
如果用户没有更改，
默认值为"max"，这意味着将使用最大可用CPU进行计算。对于
大型数据集以及需要快速计算时，请使用此选项。此参数的最小值为1。
>2。**文件相关性预测**
*示例条目*：
"文件相关性预测"："正确/路径/插入/此处/示例文件.csv"
*默认条目*：
"文件相关性预测"："数据/相关性预测.txt"
主输入文件的路径。建议将所有数据文件存储在similaritycalculator/data/
目录中。输入文件可以是.txt、.csv（逗号分隔）或.tsv（制表符分隔）文件。
它包含3个值：
）只要在
**输入字段分隔符**配置参数中声明，就可以用任何**输入字段分隔符**替换（见下文）。
item1是需要对其执行最近邻分析的集合的实体。item2（以下称为
**tag**）是用作比较item1集合的两个实体的度量的实体。
*示例1:
用于检查两部电影的相似程度，这取决于它们在不同类型中的分类程度。分数的标准化是在程序内完成的，因此在准备所需的输入文件时，不必担心这一点。
*示例2：
userid，movieid，rating
1,96,4.5
1,54,2.0
2,96,5.0
2,54，1.0
3,96,3.0
3,54,4.0
similaritycalculator/data/samples/directory。
此代码已在包含多达250万行的数据文件上成功测试。
3.**输入字段分隔符**
*示例条目*（制表符空格）：
"输入字段分隔符"："\t"
*默认条目*（逗号）：
"输入字段分隔符"："，"
这是标记（空格、制表符空格、逗号、冒号、分号，用于分隔
输入文件的两个字段。上面可以看到一些例子。
4.**标记加权**
*有效条目*：
"标记加权"："t"
"标记加权"："f"
*默认条目*：
"标记加权"："f"
此配置参数只能接受两个值-"t"（true）和"f"（假）默认情况下，它的值是f，这意味着标签的权重都是相等的（=1.0）。当某些标记（如上所述）需要
以不同于其他标记的方式进行加权时，请指定值"t"。如果希望某些标记在确定
最近的邻居时发挥更大的作用，则可能会发生这种情况。
5.**文件标记权重**
*示例条目*：
"文件标记权重"："正确/路径/插入/此处/示例标记文件.csv"
*默认条目*：
"file_tag_weights"："data/tagweights.txt"
这是一个可选的输入文件。只有当参数
**tag_weighted**设置为"t"（true）时，才会考虑此参数的值。此文件的格式如下：
tag，tag_weight
请保留文件的第一行作为标题行，以提高可读性。
逗号（，）只要在
**输入字段分隔符**配置参数中声明，就可以用任何**输入字段分隔符**替换（见上文）。下面是一个制表符分隔的示例。
*示例*：
"tagb"1.0
"tagc"-2.0
**请注意**：如果包含此文件，**所有**标记都必须指定权重。
6。**文件邻居**
*示例条目*：
"文件邻居"："正确/路径/插入/此处/示例文件.txt"
*默认条目*：
"文件邻居"："数据/邻居.txt"
存储最终输出文件的位置。建议将其存储在
similaritycalculator/data/目录中，默认情况下是这样做的。生成的文件格式如下：
itemID，neighbor1，相似度评分
*示例*：
1 1 4.7657
1 2 4.6790
1 4 4.4423
1 5 4.4208
13 2.8345
2 4.7657
2 1 4.6790
2 4 4.5840
2 5 4.5061
2 3 2.9758
相似性得分按
的降序排列。这意味着最近的邻居将显示在顶部。
7.**邻域大小**
*示例条目*：
"邻域大小"：50
*默认条目*：
"邻域大小"：250
这决定了您希望程序计算每个项目的顶级邻域的数量。如果该值
设置为大于项目总数，则所有项目都将与其相似性分数一起打印，作为每个项目的
邻居。
8.**日志名称**
*示例条目*：
"日志名称"："正确/路径/插入/此处/示例文件.txt"
*默认条目*：
"日志名称"："日志/加载邻居.txt"
计划的一部分。建议将其存储在
similaritycalculator/logs/目录中，这是默认情况下的操作。
9。**项目1_列编号**
*示例条目*：
"项目1_列编号"：4
*默认条目*：
"项目1_列编号"：0
属于itemid1集合（如前所定义）的实体。当输入文件是一个
多列文件时，它特别有用，因为它不是专门为模拟计算器程序准备的输入文件。
*示例*：
movieid，budget，boxofficesales，genre，relevancescore（genretomovieid）
1,87,76，"action"，0.50
1,87,76，"喜剧"，0.75
2,45,30，"动作"，0.67
2,45,30，"喜剧"，0.30
3,95110，"动作"，0.98
3,95110，"喜剧"，0.10
我们将设置
"item1_column_no"：0
"item2_column_no"：3
"相关性"core_column_no"：4
**注**：此处的列编号从0开始，而不是从1开始。
有关上述示例中显示的其他两个参数的说明，请参阅下面相应的部分。
10。**item2_列编号**
*示例条目*：
"item2_列编号"：4
*默认条目*：
"item2_列编号"：1
属于itemid2集合的实体（如前所定义）。当输入文件是一个
多列文件，而不是专门为similaritycalculator程序准备的输入文件时，它特别有用。
请参考上面的示例，了解此参数的用法。
11。**关联度评分栏**
*示例条目*：
"关联度评分栏编号"：1
*默认条目*：
"关联度评分栏编号"：2
此参数告诉程序.csv/.tsv的哪一列*相关性预测*文件它可以找到属于相关性得分集（如前所述）的
实体。当输入文件
是多列文件，而不是专门准备作为SimilarityCalculator程序的输入时，它特别有用。
请参阅上面的示例以了解此参数的用法。
*使用并行处理和高效的C实现快速计算项列表之间的相似性；并且
将每个项的顶级邻居（最相似的项）打印到文件中。*
[构建状态]（https://travis-ci.org/smltahir/similaritycalculator.svg？branch=master）]（https://travis ci.org/smltahir/similaritycalculator）
为了最大限度地保证不出现错误，travis ci测试链接到源github存储库。travis对推送到github的最新代码运行几个
单元测试，并显示一个指示**build_passing**或
**build_failing**的标记。由于该项目目前正在持续开发中，因此建议只使用作为代码版本发布的稳定版本。
similaritycalculator当前在python版本上运行：*2.6*，*2.7*，*pypy*
如何运行：
将**pythonpath**环境变量设置为python bin目录
**runnable modules**：
-load-neighbors.py
-test/unit-tests-load-neighbors.py
load-neighbors:
加载邻居。py
```
单元测试：
`````
python测试/单元测试加载邻居。py
````
获取任何可运行模块的信息：
*python<；modulename.py>；-h
*python<；modulename.py>；--帮助
这将告诉您如何运行程序及其可用的命令行参数。
应遵循similaritycalculator/data/samples/作为从外部模块运行工具的模型。
因此，它非常快速和高效。如果用户希望在
相似性和最近邻计算期间使用较少的cpu，则应适当设置**cpu数量**配置参数。
其默认值为**max**。
使用余弦相似度计算项目之间的相似度。我们目前正在努力将代码扩展到包含更多度量值。
**config.json**-这是最通用的配置文件。此处存储您不打算经常更改其值的参数。这些通常包括输入/输出文件路径等。**config.test.json**-此文件应用于测试参数或您计划经常更改其值的参数。这可以包括CPU数量、邻域大小等
3。**config.local.json**-此文件未写入github存储库，必须在首次使用代码时创建。这用于存储本地和私有参数及其值。**不要**将这些
参数存储在任何其他配置文件中。
如果在两个或多个文件中设置了相同的配置参数，则分配顺序如下。
config.local.json>；config.test.json>；json
这意味着如果在本地和测试配置文件中都设置了参数，那么config.test中的
参数值将被config.local等覆盖。
这些文件中需要修改以下参数。
1.**CPU数量**
*示例条目*：
"CPU数量"：2
*默认输入*：
"CPU数量"："max"
如果用户没有更改，
默认值为"max"，这意味着将使用最大可用CPU进行计算。对于
大型数据集以及需要快速计算时，请使用此选项。此参数的最小值为1。
>2。**文件相关性预测**
*示例条目*：
"文件相关性预测"："正确/路径/插入/此处/示例文件.csv"
*默认条目*：
"文件相关性预测"："数据/相关性预测.txt"
主输入文件的路径。建议将所有数据文件存储在similaritycalculator/data/
目录中。输入文件可以是.txt、.csv（逗号分隔）或.tsv（制表符分隔）文件。
它包含3个值：
）只要在
**输入字段分隔符**配置参数中声明，就可以用任何**输入字段分隔符**替换（见下文）。
item1是需要对其执行最近邻分析的集合的实体。item2（以下称为
**tag**）是用作比较item1集合的两个实体的度量的实体。
*示例1:
用于检查两部电影的相似程度，这取决于它们在不同类型中的分类程度。分数的标准化是在程序内完成的，因此在准备所需的输入文件时，不必担心这一点。
*示例2：
userid，movieid，rating
1,96,4.5
1,54,2.0
2,96,5.0
2,54，1.0
3,96,3.0
3,54,4.0
similaritycalculator/data/samples/directory。
此代码已在包含多达250万行的数据文件上成功测试。
3.**输入字段分隔符**
*示例条目*（制表符空格）：
"输入字段分隔符"："\t"
*默认条目*（逗号）：
"输入字段分隔符"："，"
这是标记（空格、制表符空格、逗号、冒号、分号，用于分隔
输入文件的两个字段。上面可以看到一些例子。
4.**标记加权**
*有效条目*：
"标记加权"："t"
"标记加权"："f"
*默认条目*：
"标记加权"："f"
此配置参数只能接受两个值-"t"（true）和"f"（假）默认情况下，它的值是f，这意味着标签的权重都是相等的（=1.0）。当某些标记（如上所述）需要
以不同于其他标记的方式进行加权时，请指定值"t"。如果希望某些标记在确定
最近的邻居时发挥更大的作用，则可能会发生这种情况。
5.**文件标记权重**
*示例条目*：
"文件标记权重"："正确/路径/插入/此处/示例标记文件.csv"
*默认条目*：
"file_tag_weights"："data/tagweights.txt"
这是一个可选的输入文件。只有当参数
**tag_weighted**设置为"t"（true）时，才会考虑此参数的值。此文件的格式如下：
tag，tag_weight
请保留文件的第一行作为标题行，以提高可读性。
逗号（，）只要在
**输入字段分隔符**配置参数中声明，就可以用任何**输入字段分隔符**替换（见上文）。下面是一个制表符分隔的示例。
*示例*：
"tagb"1.0
"tagc"-2.0
**请注意**：如果包含此文件，**所有**标记都必须指定权重。
6。**文件邻居**
*示例条目*：
"文件邻居"："正确/路径/插入/此处/示例文件.txt"
*默认条目*：
"文件邻居"："数据/邻居.txt"
存储最终输出文件的位置。建议将其存储在
similaritycalculator/data/目录中，默认情况下是这样做的。生成的文件格式如下：
itemID，neighbor1，相似度评分
*示例*：
1 1 4.7657
1 2 4.6790
1 4 4.4423
1 5 4.4208
13 2.8345
2 4.7657
2 1 4.6790
2 4 4.5840
2 5 4.5061
2 3 2.9758
相似性得分按
的降序排列。这意味着最近的邻居将显示在顶部。
7.**邻域大小**
*示例条目*：
"邻域大小"：50
*默认条目*：
"邻域大小"：250
这决定了您希望程序计算每个项目的顶级邻域的数量。如果该值
设置为大于项目总数，则所有项目都将与其相似性分数一起打印，作为每个项目的
邻居。
8.**日志名称**
*示例条目*：
"日志名称"："正确/路径/插入/此处/示例文件.txt"
*默认条目*：
"日志名称"："日志/加载邻居.txt"
计划的一部分。建议将其存储在
similaritycalculator/logs/目录中，这是默认情况下的操作。
9。**项目1_列编号**
*示例条目*：
"项目1_列编号"：4
*默认条目*：
"项目1_列编号"：0
属于itemid1集合（如前所定义）的实体。当输入文件是一个
多列文件时，它特别有用，因为它不是专门为模拟计算器程序准备的输入文件。
*示例*：
movieid，budget，boxofficesales，genre，relevancescore（genretomovieid）
1,87,76，"action"，0.50
1,87,76，"喜剧"，0.75
2,45,30，"动作"，0.67
2,45,30，"喜剧"，0.30
3,95110，"动作"，0.98
3,95110，"喜剧"，0.10
我们将设置
"item1_column_no"：0
"item2_column_no"：3
"相关性"core_column_no"：4
**注**：此处的列编号从0开始，而不是从1开始。
有关上述示例中显示的其他两个参数的说明，请参阅下面相应的部分。
10。**item2_列编号**
*示例条目*：
"item2_列编号"：4
*默认条目*：
"item2_列编号"：1
属于itemid2集合的实体（如前所定义）。当输入文件是一个
多列文件，而不是专门为similaritycalculator程序准备的输入文件时，它特别有用。
请参考上面的示例，了解此参数的用法。
11。**关联度评分栏**
*示例条目*：
"关联度评分栏编号"：1
*默认条目*：
"关联度评分栏编号"：2
此参数告诉程序.csv/.tsv的哪一列*相关性预测*文件它可以找到属于相关性得分集（如前所述）的
实体。当输入文件
是多列文件，而不是专门准备作为SimilarityCalculator程序的输入时，它特别有用。
请参阅上面的示例以了解此参数的用法。
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