基于Python的个性化电影推荐系统的源代码

基于Python的个性化电影推荐系统的源代码可以包括以下几个主要部分：

1. 数据预处理：首先需要准备电影和用户的数据集，包括电影的特征信息和用户的评分信息。可以使用pandas库进行数据读取和处理，例如将电影特征转换为向量表示。

2. 特征工程：根据电影和用户的特征信息，可以进行特征工程，例如提取电影的类型、导演、演员等特征，以及用户的历史评分、观看记录等特征。可以使用scikit-learn库进行特征提取和转换。

3. 相似度计算：根据电影的特征信息，可以计算电影之间的相似度。常用的相似度计算方法包括余弦相似度、欧氏距离等。可以使用scikit-learn库或者自定义函数进行相似度计算。

4. 推荐算法：根据用户的历史评分和电影的相似度，可以使用推荐算法来生成个性化的电影推荐结果。常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐等。可以使用scikit-learn库或者其他推荐算法库进行推荐算法的实现。

5. 用户界面：可以使用Flask等Web框架搭建一个简单的用户界面，用户可以输入自己的喜好和评分，系统根据用户的输入进行电影推荐。

以下是一个简单的示例代码，用于基于内容的电影推荐：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 读取电影数据集
movies = pd.read_csv('movies.csv')

# 特征工程：将电影类型转换为向量表示
tfidf = TfidfVectorizer()
genre_matrix = tfidf.fit_transform(movies['genres'])

# 计算电影之间的相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(genre_matrix)

# 根据用户的历史评分和电影相似度进行推荐
def recommend_movies(user_ratings, similarity_matrix, movies):
    # 根据用户评分筛选出未观看的电影
    unrated_movies = movies[~movies['movieId'].isin(user_ratings.keys())]
    
    # 计算每部未观看电影的推荐分数
    scores = []
    for index, movie in unrated_movies.iterrows():
        movie_id = movie['movieId']
        similarity_scores = similarity_matrix[movie_id]
        weighted_sum = sum([score * user_ratings[movie_id] for score in similarity_scores])
        scores.append((movie_id, weighted_sum))
    
    # 根据推荐分数排序并返回前N部电影
    scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    top_movies = scores[:10]
    
    return top_movies

# 示例使用：假设用户已经观看并评分了电影1和电影2
user_ratings = {1: 5, 2: 4}

# 生成推荐结果
recommendations = recommend_movies(user_ratings, similarity_matrix, movies)

# 打印推荐结果
for movie_id, score in recommendations:
    movie_title = movies[movies['movieId'] == movie_id]['title'].values[0]
    print(f"推荐电影：{movie_title}，推荐分数：{score}")

这只是一个简单的示例代码，实际的个性化电影推荐系统可能会更加复杂，涉及到更多的特征工程和推荐算法。希望对你有所帮助！