推荐系统开发指南，包括协同过滤推荐系统示例
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2024-06-30
09:23:48
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推荐系统开发指南
推荐系统是一种通过分析用户行为和兴趣，为用户提供个性化推荐的系统。常见的推荐系
统包括电影推荐、商品推荐、音乐推荐等。本文将介绍如何开发一个简单的推荐系统，并
举例说明其基本实现方法。
一、推荐系统基础
1. 推荐系统类型
• 协同过滤（Collaborative Filtering）：基于用户行为（如评分、浏览历史）进行推
荐，分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
• 基于内容的推荐（Content-Based Filtering）：基于物品的属性和用户的兴趣进行
推荐。
• 混合推荐系统（Hybrid Recommendation Systems）：结合多种推荐方法，提高推
荐效果。
2. 数据准备
假设我们要开发一个电影推荐系统，需要以下数据：
• 用户对电影的评分数据
• 电影的属性数据（如类型、导演、演员等）
二、协同过滤推荐系统示例
我们以基于用户的协同过滤推荐系统为例，使用 Python 和 Pandas 库来实现。
1. 数据准备
我们使用一个简单的用户评分数据集：
csv
user_id,movie_id,rating
1,1,4
1,2,5
1,3,2
2,1,5
2,3,3
3,1,2
3,2,1
3,3,4
2. 导入必要的库
python
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 数据加载
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')
# 创建用户-电影矩阵
user_movie_matrix = ratings.pivot(index='user_id', columns='movie_id',
values='rating').fillna(0)
# 计算用户相似度
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