协同过滤推荐算法电影流程图

协同过滤推荐算法在电影推荐场景中的流程
协同过滤（Collaborative Filtering, CF）是一种广泛应用于推荐系统的核心技术，尤其适合于电影推荐场景。以下是基于协同过滤的电影推荐流程图及相关说明：
1. 数据收集与预处理
数据收集阶段主要涉及用户行为日志和物品属性信息。对于电影推荐而言，这些数据可能包括用户的评分记录、观看历史以及电影元数据（如导演、演员、类型等）。为了提高后续计算效率，通常会对原始数据进行清洗和标准化处理[^1]。
import pandas as pd

# 假设我们有一个包含用户ID、电影ID和评分的数据集
data = {
'UserID': [1, 1, 2, 2, 3],
'MovieID': ['M1', 'M2', 'M1', 'M3', 'M2'],
'Rating': [5, 3, 4, 2, 4]
}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)
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2. 用户相似度/项目相似度计算
协同过滤分为两种主要形式：基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）和基于项目的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）。

基于用户的协同过滤：通过比较不同用户之间的偏好模式来找到具有相似兴趣的用户群组。
基于项目的协同过滤：分析各个项目之间关系，预测目标用户对未交互过的项目感兴趣程度。

常用的距离度量方法有余弦相似性和皮尔逊相关系数等。
3. 推荐生成
根据上述计算得到的结果，可以为每位用户提供个性化的电影列表建议。具体来说，在基于用户的方法里，会选取若干名最近邻作为参考对象；而在基于物品的方式下，则挑选那些与当前查询影片最为接近的作品展示给顾客查看。
流程图示例描述
虽然无法直接提供图片版本的流程图，但可以用文字概括如下结构：

输入层：接收来自数据库端口传输过来经过整理后的客户反馈数值矩阵；
处理模块一：“构建稀疏表示”，将密集型向量转换成更适合存储管理的形式；
处理模块二：“评估关联强度”，运用特定公式衡量两两个体间联系紧密度；
输出接口部分则负责把最终筛选出来的候选项集合返回至前端界面供浏览者查阅选用。

示例代码片段
以下是一个简单的 Python 实现例子，演示如何利用 Pandas 库完成基础版基于用户的协同过滤操作过程：
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

# 构建用户-商品评分表
ratings_matrix = df.pivot_table(index='UserID', columns='MovieID', values='Rating').fillna(0).values

# 计算用户间的余弦相似性
similarity_matrix = cosine_similarity(ratings_matrix)

def recommend_movies(user_id, ratings_matrix, similarity_matrix):
user_index = user_id - 1 # 调整索引从零开始计数
weighted_scores = np.dot(similarity_matrix[user_index], ratings_matrix) / (np.abs(similarity_matrix[user_index]).sum() + 1e-8)

watched_movies = set([movie for movie in range(len(ratings_matrix.T)) if ratings_matrix[user_index][movie] != 0])
recommendations = [(score, idx) for idx, score in enumerate(weighted_scores) if idx not in watched_movies]

sorted_recommendations = sorted(recommendations, key=lambda x:x[0], reverse=True)[:5]
return [f'Movie {idx}' for _, idx in sorted_recommendations]

recommended_list = recommend_movies(1, ratings_matrix, similarity_matrix)
print("Recommended Movies:", recommended_list)
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