recommendation-system

推荐系统是一种广泛应用于电商、电影、音乐、新闻等领域的个性化技术，它能够根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐可能感兴趣的内容。在这个“recommendation-system”项目中，开发者旨在构建一个融合了基于内容过滤和协同过滤两种方法的推荐系统，特别是利用KNN（K-最近邻）算法和余弦相似度来实现这一目标。 基于内容过滤是推荐系统的一种基本策略，它主要依赖于物品的属性或特征来进行推荐。在电影推荐系统中，这可能涉及到电影的类型、导演、演员、评分等信息。通过对这些内容特征的分析，系统可以推断出用户可能喜欢的其他电影。例如，如果用户喜欢科幻电影，那么系统就会推荐其他科幻类型的电影。 协同过滤则是一种更为复杂的推荐策略，它依赖于用户的行为模式和群体智慧。KNN算法在这种情况下被用来寻找与目标用户行为最相似的邻居用户，然后推荐这些邻居用户喜欢但目标用户尚未接触过的物品。在本项目中，KNN可能会用于计算用户之间的相似度，这通常通过余弦相似度来实现。余弦相似度是一种衡量两个非零向量之间角度的度量，常用于文本相似度计算。在推荐系统中，用户可以被视为高维空间中的点，其向量的每个维度代表一种行为或偏好，余弦相似度可以衡量用户之间的兴趣接近程度。 Jupyter Notebook是该项目中使用的开发工具，它是一个交互式的工作环境，允许开发者将代码、文档和可视化整合在一起，便于数据分析和模型调试。在推荐系统项目中，开发者可能会在Notebook中编写Python代码，加载数据集（如电影数据库和用户行为记录），预处理数据，构建和训练模型，然后进行效果评估。 在“recommendation-system-main”这个目录下，可能包含以下内容：数据文件（如电影元数据和用户行为数据）、预处理脚本、模型定义文件、训练和测试代码、以及结果展示和分析的部分。开发者可能会使用Python的数据科学库，如Pandas进行数据处理，NumPy进行数值计算，Scikit-learn或者自定义KNN算法实现协同过滤，以及Matplotlib或Seaborn进行结果可视化。 这个项目涉及了推荐系统的基本原理和技术，包括基于内容的过滤、协同过滤中的KNN算法和余弦相似度计算，以及Jupyter Notebook作为数据分析和模型开发的工具。这样的系统可以帮助提高用户体验，提升产品推荐的准确性和用户满意度。