python简单推荐系统(含完整代码).pdf

【推荐系统概述】 推荐系统是一种智能技术，它通过分析用户的行为、偏好和历史记录，自动为用户推荐符合他们兴趣的商品、服务或内容。在本文中，我们将探讨如何使用Python实现一个简单的电影推荐系统，该系统旨在根据用户对电影的评分来推荐类似的电影。 【收集信息】 构建推荐系统的第一步是收集必要的数据。对于电影推荐系统，我们需要的是用户对不同电影的评分。这些信息可以以二维矩阵的形式存储，例如CSV文件。在提供的示例中，数据包含用户对多部电影的评分，如"Friends", "Bedtime Stories", "Dawn of the Planet of the Apes", "RoboCop", "Fargo", 和 "Cougar Town"。 【加载数据】 数据加载可以通过Python的内置函数完成。在本例中，定义了一个`load_matrix()`函数，用于读取CSV文件并将数据转换为字典结构。字典的键由用户名称和电影名称组成，值是用户对电影的评分。 ```python def load_matrix(): matrix = {} with open("d:\\train.csv") as f: columns = f.readline().split(',') for line in f: scores = line.split(',') for i in range(len(scores))[1:]: matrix[(scores[0], columns[i])] = scores[i].strip("\n") return matrix matrix = load_matrix() ``` 【计算相似度】 推荐系统的核心在于计算用户之间的相似度，这通常通过度量用户评分的差异来实现。这里有两种常见的方法： 1. **欧几里德距离**：欧几里德距离是最直观的距离计算方式。在二维空间中，两个点之间的欧几里德距离等于它们在坐标轴上的差值的平方和的平方根。在电影推荐中，我们计算用户对相同电影评分的差异，然后计算这些差异的平方和。为了比较，我们需要对结果进行归一化处理。 2. **归一化处理**：在计算相似度之前，需要将评分归一化到0-1之间。这可以通过减去最小评分并除以最大评分来实现，确保所有的评分在同一尺度上。 例如，对于用户Kai Zhou和Mei Nv，我们可以计算他们对"Fargo"和"Cougar Town"的评分差异，然后计算欧几里德距离。通过比较不同用户的距离，我们可以确定哪些用户具有相似的电影品味。 ```python # 示例：归一化和计算欧几里德距离 from scipy.spatial.distance import euclidean def normalize_ratings(matrix): # ... 实现归一化逻辑 ... def similarity(user1, user2, normalized_matrix): # ... 计算用户间的欧几里德距离 ... # 使用load_matrix()和normalize_ratings()函数处理数据 normalized_matrix = normalize_ratings(matrix) similarity_kai_meinv = similarity('Kai Zhou', 'Mei Nv', normalized_matrix) similarity_kai_shuaige = similarity('Kai Zhou', 'Shuai Ge', normalized_matrix) ``` 【推荐算法】 有了用户相似度后，推荐系统可以通过以下步骤生成推荐： 1. **找到最相似的用户**：为一个目标用户找出评分最接近的其他用户。 2. **计算相似度加权评分**：基于这些相似用户的评分，预测目标用户可能对未评分电影的喜好。 3. **生成推荐列表**：按照预测评分排序，选择预测评分最高的电影作为推荐。 推荐系统的实现细节取决于具体的应用场景，但基本思路是通过相似度计算找到潜在的匹配，并据此提供个性化的建议。在实际应用中，推荐系统可能会涉及更复杂的技术，如协同过滤、矩阵分解等，以提高推荐精度和覆盖率。 尽管这个简单的Python推荐系统可能不具有商业级推荐系统的复杂性和准确性，但它为我们提供了一个理解推荐系统工作原理的基础模型。通过扩展和优化这个基础模型，可以创建更高级的推荐系统，满足更复杂的业务需求。