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关于python:使用Python实现推荐系统协同过滤算法入门

jiezi

举荐零碎在许多利用场景中都有宽泛的利用，如电商、音乐、电影等。协同过滤（Collaborative Filtering）是举荐零碎中的一种罕用算法。在本文中，咱们将介绍协同过滤算法的原理，并应用 Python 实现一个简略的举荐零碎。

一、协同过滤算法简介

协同过滤是一种基于用户和物品之间关系的举荐算法。它次要分为两类：基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering，简称 UBCF）和基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering，简称 IBCF）。

  • 基于用户的协同过滤：通过计算用户之间的类似度，找到与指标用户类似的用户，再举荐这些类似用户喜爱的物品给指标用户。
  • 基于物品的协同过滤：通过计算物品之间的类似度，找到与指标物品类似的物品，再举荐这些类似物品给喜爱指标物品的用户。

二、计算类似度

在协同过滤算法中，须要计算用户或物品之间的类似度。罕用的类似度计算方法有：

  • 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）
  • 余弦类似度（Cosine Similarity）
  • Jaccard 类似度（Jaccard Similarity）

在本文的示例中，咱们将应用余弦类似度作为类似度计算方法。

三、Python 实现简略的协同过滤举荐零碎

首先，咱们须要一个数据集。为了简化问题，咱们应用一个蕴含用户对电影的评分的简略数据集。

user_movie_ratings = {'Alice': {'Movie1': 5, 'Movie2': 3, 'Movie3': 4},
    'Bob': {'Movie1': 3, 'Movie2': 1, 'Movie3': 5},
    'Carol': {'Movie1': 4, 'Movie2': 2, 'Movie3': 4},
}

接下来，咱们须要实现余弦类似度的计算方法。

import math

def cosine_similarity(a, b):
    numerator = sum([a[key] * b[key] for key in a if key in b])
    denominator = math.sqrt(sum([a[key]**2 for key in a])) * math.sqrt(sum([b[key]**2 for key in b]))
    return numerator / denominator

而后，咱们应用基于用户的协同过滤来为 Alice 举荐电影。

def recommend_movies(user, user_movie_ratings):
    # 计算指标用户与其余用户的类似度
    similarities = {other_user: cosine_similarity(user_movie_ratings[user], user_movie_ratings[other_user]) forother_user in user_movie_ratings if other_user != user}

    # 按类似度降序排列用户
    sorted_users = sorted(similarities, key=similarities.get, reverse=True)

    # 找到与指标用户最类似的用户
    most_similar_user = sorted_users[0]

    # 找到最类似用户喜爱的电影，但指标用户未看过的电影
    recommended_movies = {movie: rating for movie, rating in user_movie_ratings[most_similar_user].items() if movie not in user_movie_ratings[user]}

    # 按评分降序排列举荐电影
    sorted_recommended_movies = sorted(recommended_movies, key=recommended_movies.get, reverse=True)

    return sorted_recommended_movies

# 为 Alice 举荐电影
recommended_movies = recommend_movies('Alice', user_movie_ratings)
print(f"Recommended movies for Alice: {recommended_movies}")

这个简略的协同过滤举荐零碎将为 Alice 举荐与她类似的用户喜爱的电影。请留神，这个示例十分简化，理论状况中的数据集会更大，计算效率也会更高。

总结

本文介绍了协同过滤算法的原理，并应用 Python 实现了一个简略的举荐零碎。协同过滤是举荐零碎中的一种罕用算法，能够依据用户或物品之间的类似度为用户举荐物品。在理论利用中，协同过滤算法还能够与其余举荐算法联合应用，以进步举荐品质。

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