电视产品个性化推荐大数据分析代码
时间: 2023-11-12 19:14:29 浏览: 46
电视产品个性化推荐大数据分析代码需要从数据收集、数据清洗、数据分析和模型建立等方面进行实现。以下是一个简单的代码示例:
1. 数据收集
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 从数据库中获取电视节目数据
tv_shows = pd.read_sql_query("SELECT * FROM tv_shows", conn)
# 从用户行为日志中获取用户观看历史数据
user_history = pd.read_sql_query("SELECT * FROM user_history", conn)
```
2. 数据清洗
```python
# 处理缺失值
tv_shows = tv_shows.dropna()
user_history = user_history.dropna()
# 处理重复值
tv_shows = tv_shows.drop_duplicates()
user_history = user_history.drop_duplicates()
# 处理异常值
user_history = user_history[user_history['watch_time'] > 0]
```
3. 数据分析
```python
# 统计电视节目的观看次数和评分
tv_shows_stats = user_history.groupby('tv_show_id').agg({'watch_time': 'sum', 'rating': 'mean'})
# 计算电视节目的流行度得分
tv_shows_stats['popularity_score'] = tv_shows_stats['watch_time'] / max(tv_shows_stats['watch_time'])
# 计算电视节目的评分得分
tv_shows_stats['rating_score'] = tv_shows_stats['rating'] / max(tv_shows_stats['rating'])
```
4. 模型建立
```python
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 基于电视节目的流行度得分和评分得分构建特征矩阵
tv_shows_features = np.array(tv_shows_stats[['popularity_score', 'rating_score']])
# 计算电视节目之间的相似度
tv_shows_similarity = cosine_similarity(tv_shows_features)
# 定义推荐函数,基于用户历史观看记录和电视节目相似度进行推荐
def recommend_tv_shows(user_id):
# 获取用户观看历史数据
user_history_data = user_history[user_history['user_id'] == user_id]
# 获取用户观看历史电视节目的相似度矩阵
user_history_similarity = tv_shows_similarity[user_history_data['tv_show_id']]
# 计算推荐得分
recommendation_scores = user_history_similarity.sum(axis=0)
# 获取推荐电视节目的索引
recommendation_indices = np.argsort(recommendation_scores)[::-1]
# 获取推荐电视节目的 ID
recommendation_ids = [tv_shows.iloc[index]['id'] for index in recommendation_indices]
return recommendation_ids
```
以上是一个简单的电视产品个性化推荐大数据分析代码示例,实际应用中还需要根据具体业务需求进行优化和调整。