基于内容推荐算法代码Python

基于内容的推荐算法是一种个性化推荐策略，它通过分析用户过去的行为和喜好，以及物品的内容特征来进行推荐。在Python中，这种算法可以分为几个步骤：

1. **数据预处理**：首先需要收集和清洗用户行为数据（如浏览、购买记录），同时提取物品的元数据（标题、描述、标签等）。常用库如pandas可以帮助处理数据。

2. **内容特征提取**：使用自然语言处理技术（NLTK、spaCy或Scikit-learn中的TfidfVectorizer）提取文本信息的关键词或向量化表示，数值型数据则进行归一化或转换。

3. **相似度计算**：通常使用余弦相似度或皮尔逊相关系数来衡量物品之间的相似性，找出与目标用户历史兴趣相似的其他项目。

4. **生成推荐列表**：基于相似度排名，选择得分最高的若干个项目作为推荐给用户的候选集合。

5. **评估与优化**：通过A/B测试或者其他评价指标（如覆盖率、多样性、新颖度等）来不断调整和优化模型。

下面是一个简单的基于TF-IDF的电影推荐代码片段示例：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import pandas as pd

# 假设df_movies有用户ID，电影名和电影描述列
movies = df_movies[['description', 'title']]
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(movies['description'])

def recommend(user_id, n_recommendations=10):
    user_tfidf = tfidf_matrix[movies['user_id'] == user_id]
    similarities = user_tfidf.dot(tfidf_matrix.T).toarray()[0]
    
    recommended_ids = movies.iloc[similarities.argsort()[:-n_recommendations-1:-1]]['title'].tolist()
    return recommended_ids

# 使用推荐函数
recommend('user1')