基于内容的推荐算法以及代码
时间: 2024-05-03 15:19:13 浏览: 22
基于内容的推荐算法是一种利用物品的属性信息来进行推荐的方法,其核心思想是通过对物品的属性进行分析,找出用户喜欢的物品特征,然后根据这些特征来推荐相似的物品。
下面是一个基于内容的推荐算法的代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 加载数据
data = pd.read_csv('movies.csv')
# 构建物品-属性矩阵
item_features = pd.DataFrame(data[['movieId', 'genres']])
# 特征处理
item_features['genres'] = item_features['genres'].str.split('|')
genres = set(g for genres in item_features['genres'] for g in genres)
for g in genres:
item_features[g] = item_features['genres'].apply(lambda x: 1 if g in x else 0)
item_features.drop('genres', axis=1, inplace=True)
# 计算物品相似度
item_similarity = np.dot(item_features.values, item_features.values.T)
# 给定用户,推荐相似的物品
def recommend_items(user_id, item_similarity, k=10):
user_items = data[data['userId'] == user_id]['movieId']
ranked_items = []
for item_id in range(item_similarity.shape[0]):
if item_id not in user_items:
score = np.sum(item_similarity[item_id][user_items])
ranked_items.append((item_id, score))
ranked_items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
return [item[0] for item in ranked_items[:k]]
# 测试推荐系统
user_id = 1
recommended_items = recommend_items(user_id, item_similarity)
print('用户 {} 推荐的电影是:'.format(user_id))
for item_id in recommended_items:
print('- {}'.format(data[data['movieId'] == item_id]['title'].values[0]))
```
以上代码中,我们首先加载了一个包含电影信息的数据集,然后构建了物品-属性矩阵,其中每一行代表一个电影,每一列代表一个电影属性(例如电影类型),矩阵中的元素表示电影是否具有该属性。接着,我们根据物品-属性矩阵计算了物品相似度,并实现了一个基于用户历史行为的推荐函数,该函数根据用户历史喜好和物品相似度来推荐相似的物品。最后,我们测试了推荐系统,给定了一个用户 ID,输出了推荐给该用户的电影列表。
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