Python协同过滤算法.docx
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2024-05-16
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协同过滤（Collaborative Filtering, CF）算法是推荐系统中最常见的一种方法，
它基于用户的历史行为或偏好来预测用户可能感兴趣的物品。协同过滤算法主要
分为两类：基于用户的协同过滤（User-based CF）和基于物品的协同过滤
（Item-based CF）。
基于用户的协同过滤（User-based CF）
这种类型的算法首先找到与目标用户有相似口味的其他用户，然后推荐这些相似
用户喜欢而目标用户尚未尝试的物品。
1. 计算用户之间的相似度：可以使用余弦相似度（Cosine Similarity）或欧
氏距离（Euclidean Distance）等方法。
2. 找到相似用户：根据相似度找到最相似的 N 个用户。
3. 生成推荐：根据这些相似用户的喜好来推荐物品。
基于物品的协同过滤（Item-based CF）
与基于用户的协同过滤不同，这种算法关注的是物品之间的相似度。
1. 计算物品之间的相似度：同样使用余弦相似度或欧氏距离。
2. 根据用户的历史偏好：找出用户喜欢的物品。
3. 推荐相似物品：推荐与用户喜欢的物品相似的其他物品。
Python 实现示例
以下是使用 Python 中的 scikit-surprise 库实现协同过滤推荐系统的一个简单
示例：
from surprise import Dataset, Readerfrom surprise.model_selection import
train_test_splitfrom surprise import KNNWithMeansfrom surprise import
accuracy
#
读取数据集
reader = Reader(rating_scale=(',', '!'))
data = Dataset.load_from_file('ratings.csv', reader=reader)
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