基于图书协同过滤的推荐系统的构建代码实现及说明
时间: 2023-11-19 08:04:04 浏览: 30
基于图书协同过滤的推荐系统的代码实现主要分为以下几个步骤:
1. 数据预处理:将图书数据集进行清洗和格式化,去除重复项、缺失项等不必要的数据,并将数据转化为适合协同过滤算法处理的形式。
2. 构建用户-物品评分矩阵:将用户对图书的评分转化为一个矩阵,该矩阵的每一行代表一个用户,每一列代表一个图书,在矩阵中填充用户对图书的评分值。
3. 计算相似度:通过计算用户之间或图书之间的相似度,找出相似的用户或图书。
4. 推荐算法:根据相似度计算出用户对未评分图书的评分,选取得分最高的几本图书进行推荐。
以下是一个基于图书协同过滤的推荐系统的示例代码:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 读取图书数据集
books = pd.read_csv('books.csv')
# 清洗和格式化图书数据
books = books.drop(['image_url', 'small_image_url'], axis=1)
books = books.drop_duplicates(subset='title', keep=False)
books = books.dropna()
# 构建用户-物品评分矩阵
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')
matrix = ratings.pivot_table(index='user_id', columns='book_id', values='rating')
# 计算相似度
similarity = cosine_similarity(matrix)
# 推荐算法
def get_recommendations(user_id, n):
user_ratings = matrix.loc[user_id].dropna()
sim_scores = similarity[user_id]
similar_users = np.argsort(sim_scores)[-2:]
similar_ratings = matrix.iloc[similar_users].dropna()
similar_ratings = similar_ratings.mean(axis=0)
similar_ratings = similar_ratings.drop(user_ratings.index, errors='ignore')
recommendations = similar_ratings.sort_values(ascending=False)[:n]
return recommendations
# 示例
get_recommendations(1, 10)
```
在上面的代码中,我们使用了Pandas和NumPy库来处理数据集并构建评分矩阵,使用scikit-learn库中的cosine_similarity函数计算用户之间的相似度,并编写了一个简单的推荐算法函数,该函数可以根据给定的用户ID和推荐数量返回推荐的图书列表。