为了避免内存问题并节省空间,我已经将一个数据框转换为稀疏矩阵,因为原始数据无法装入内存。
现在,我需要将这个稀疏矩阵转换为realRatingMatrix,以便使用recommenderlab构建推荐系统,但出现了以下错误:
Error in as(aux_max, "realRatingMatrix") : no method or default for coercing “dgCMatrix” to “realRatingMatrix”
我的示例代码如下:
library(Matrix)UserID<-c(10090,10090,10090,10316,10316)MovieID <-c(63155,63530,63544,63155,63545)Rating <-c(2,2,1,2,1)trainingData<-data.frame(UserIDa,MovieID,Rating)UIMatrix <- sparseMatrix(i = as.integer(as.factor(trainingData$UserID)), j = as.integer(as.factor(trainingData$MovieID)), x = trainingData$Rating )dimnames(UIMatrix) <- list(sort(unique(trainingData$UserID)), sort(unique(trainingData$MovieID)))rrm <- as(UIMatrix, "realRatingMatrix")
谁能提供一些解决这个问题的建议?
回答:
嗯,我想我找到了答案。我先将“dgCMatrix”强制转换为“matrix”,然后再转换为“realRatingMatrix”。看起来运行得很好。
rrm<- as( as(UIMatrix, "matrix") , "realRatingMatrix")