MovieLensのデータ・セットを使って商品の推薦を行います。 まず、loadMovieLens関数でMovieLensのデータをロードします。そして、getRecommendations関数を使ってユーザーベースの推薦を行い、calculateSimilarItems関数を使ってアイテム間の相関を計算し、getRecommendedItems関数でアイテムベースの推薦を行います。

PHPで学ぶ集合知プログラミング2.8

function loadMovieLens($path) {
    $movies = array();
    $fp = fopen($path . "/u.item", "r");
    while($line = fgets($fp)){
        $line_explode = explode("|", $line);
        $movies[$line_explode[0]] = $line_explode[1];
    }   
    fclose($fp);
    $prefs = array();
    $fp = fopen($path . "/u.data", "r");
    while($line = fgets($fp)){
        $data_explode = explode("\t",$line);
        $user = $data_explode[0];
        $movieid = $data_explode[1];
        $rating = $data_explode[2];
        $ts = $data_explode[3];
        if(!isset($prefs[$user])) {
            $prefs[$user] = array();
        }   
        $prefs[$user][$movies[$movieid]]=$rating;
    }   
    return $prefs;
}
$lines = loadMovieLens('MovieLensのデータを保存したフォルダ');

$movie_recommend = getRecommendations($lines, '87', 'pearson');
$itemsim = calculateSimilarItems($lines, 50);
$movie_recommend_item = getRecommendedItems($lines, $itemsim, '87');

var_dump($itemsim);