基于内容推荐算法的关键代码
时间: 2024-05-16 09:16:59 浏览: 22
基于内容推荐算法的关键代码包括以下几个步骤:
1. 数据预处理:将原始数据进行清洗和筛选,提取出重要的特征信息。
2. 特征提取:根据用户的历史行为数据和物品的属性信息,提取出有代表性的特征,如 TF-IDF、Word2Vec、Doc2Vec 等。
3. 相似度计算:根据特征向量计算用户历史行为数据与物品属性之间的相似度,如余弦相似度、欧几里得距离等。
4. 排序推荐:根据相似度值进行排序,推荐相似度值较高的物品。
下面是一个简单的基于内容推荐算法的 Python 代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['content'])
# 相似度计算
similarity = cosine_similarity(X)
# 排序推荐
def recommend(item_id, similarity, k):
idx = item_id - 1
sim_scores = list(enumerate(similarity[idx]))
sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
sim_scores = sim_scores[1:k+1]
item_indices = [i[0] for i in sim_scores]
return item_indices
# 测试推荐结果
recommendations = recommend(1, similarity, 5)
print(recommendations)
```
以上代码实现了一个简单的基于内容的推荐系统,其中 `data.csv` 是包含物品内容的数据文件,通过 TF-IDF 特征提取和余弦相似度计算,得到物品之间的相似度,最后根据相似度值进行排序推荐。
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