对于音乐风站来说,假设己经搜集了每个用户所收听的音乐。可以用Jaccard 相似系数来衡量两个用户的相似性大小,假设第1个用户收听歌曲的集合为A, 第2个用户收听的集合为B, 则Jaccard相似系数为: A与B交集的大小/A与B并集的大小 我们规定,相似系数大于等于0.5 即可以判断两个用户为相似用户。 1. users= Zhana ( songil "song 2' "song 3*). Liu': ( song 21, 'song 3* 希望你的程序返回判断信息(字典类型变量result),格式为 1. ('names' : ('Liu* Wss ss ms Larms Trues =imilanitye e.53 其中,字典'names'键的值为防个用户名构成的元组,姓名要按照字母排序 (可以使用sorted的数)s
时间: 2024-02-27 16:56:51 浏览: 20
好的,我理解了你的问题。以下是我的回答:
根据你提供的信息,我们可以计算出两个用户的Jaccard相似系数,判断是否为相似用户。具体实现可以使用Python的set数据类型来实现集合运算。代码如下:
```python
# 用户信息
users = {
'Zhana': {'song 1', 'song 2', 'song 3'},
'Liu': {'song 2', 'song 3', 'song 21'}
}
# 计算Jaccard相似系数
def jaccard_similarity(user1, user2):
intersection = len(user1 & user2)
union = len(user1 | user2)
return intersection / union
# 找出相似用户
similar_users = []
user_names = tuple(sorted(users.keys())) # 按字母排序
for i in range(len(user_names)):
for j in range(i+1, len(user_names)):
user1 = users[user_names[i]]
user2 = users[user_names[j]]
similarity = jaccard_similarity(user1, user2)
if similarity >= 0.5:
similar_users.append((user_names[i], user_names[j], similarity))
# 构造返回结果
result = {
'names': user_names,
}
for user1, user2, similarity in similar_users:
result[(user1, user2)] = f'{similarity:.2f}'
```
运行上述代码,输出的结果如下:
```
{
'names': ('Liu', 'Zhana'),
('Liu', 'Zhana'): '0.50'
}
```
可以看到,根据给定的用户信息,我们找到了相似的用户,即Liu和Zhana,他们的相似系数为0.5。同时,返回结果中按照字母排序给出了所有用户的姓名。
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