import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('工作簿1.xlsx') # 选择项目的特征列 feature_columns = ['城市', '职业', '幸运色'] # 选择适当的列作为项目的特征 # 将特征列合并为一个文本列 data['combined_features'] = data[feature_columns].apply(lambda x: ' '.join(x.dropna().astype(str)), axis=1) # 创建TF-IDF向量化器 vectorizer = TfidfVectorizer() # 对合并的文本列进行向量化 item_features = vectorizer.fit_transform(data['combined_features']) # 计算项目之间的相似度 similarity_matrix = cosine_similarity(item_features) # print(similarity_matrix.shape) # 为用户推荐项目 user_id = 1 # 假设用户ID为1 user_ratings = data[data['user_id'] == user_id]['rating'] user_ratings = user_ratings.reset_index(drop=True) # 计算用户对项目的评分预测 user_ratings = user_ratings.values.reshape(-1, 1) # 输出推荐的项目 recommended_items = pd.Series(user_ratings[:len(data)], index=data['幸运色']).sort_values(ascending=False) print(recommended_items.head(10))

这段代码是一个简单的项目推荐系统示例。它使用了pandas库来读取Excel文件，numpy库用于数值计算，sklearn库中的TfidfVectorizer类用于将文本向量化，cosine_similarity函数用于计算项目之间的相似度。

首先，代码从Excel文件中读取数据，并选择了一些特征列作为项目的特征。然后，使用lambda函数将特征列合并为一个文本列。

接下来，代码创建了一个TF-IDF向量化器，并使用向量化器将合并的文本列转换为特征矩阵。

然后，代码计算了项目之间的相似度矩阵，并为用户推荐项目。在示例中，假设用户ID为1，通过筛选出用户ID为1的评分数据，并将其转换为一个二维数组。

最后，代码根据用户对项目的评分预测，输出推荐的项目列表。

请注意，这段代码还有一些未使用的变量和注释掉的打印语句。如果需要完整运行代码，请确保数据文件存在，并取消注释相关代码。

相关问题

import pandas as pd from numpy import * food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv') food.head(10) food['taste'].head(5) import pandas as pd from numpy import * from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer #1.读取数据 print('Step1:read data...') food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv') food.head(10) #2.将菜品的描述构造成TF-IDF向量 print('Step2:make TF-IDF...') tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(food['taste']) tfidf_matrix.shape #3.计算两个菜品的余弦相似度 print('Step3:compute similarity...') from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") #推荐函数，输出与其最相似的10个菜品 def content_based_recommendation(name,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[name] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1]) sim_scores=sim_scores[1:11] food_indices=[i[0]for i in sim_scores] return food['name'].iloc[food_indices] #4.根据菜名及特点进行推荐 print('Step4:recommend by name...') #建立索引，方便使用菜名进行数据访问 indices=pd.Series(food.index,index=food['name']).drop_duplicates() result=content_based_recommendation("celery") result from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") tfidf_matrix.shape 请用中文逐行详细注释，这段代码

这段代码主要是针对热辣火锅这个菜品数据集，进行基于内容的推荐。

1. 导入所需的库

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

2. 读取数据，并将菜品的描述构造成 TF-IDF 向量

food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv')
tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') 
tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(food['taste']) 

3. 计算两个菜品的余弦相似度

from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances 
cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") 

4. 推荐函数，根据菜名及特点进行推荐

#建立索引，方便使用菜名进行数据访问  
indices=pd.Series(food.index,index=food['name']).drop_duplicates() 

#推荐函数，输出与其最相似的10个菜品  
def content_based_recommendation(name,consine_sim=cosine_sim):     
    idx=indices[name]     
    sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx]))     
    sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1])     
    sim_scores=sim_scores[1:11]     
    food_indices=[i[0]for i in sim_scores]     
    return food['name'].iloc[food_indices] 

#根据菜名进行推荐，例如以"celery"为例
result=content_based_recommendation("celery") 
result

以上就是这段代码的详细解释。在这个例子中，使用了 TF-IDF 向量来表示每个菜品的特点，然后计算出了每两个菜品之间的余弦相似度，最后根据菜品名称和特点进行推荐。

八、基于内容的推荐算法。麻辣香锅菜品推荐。读取素材文件hot-spicy pot.csv，分析用户历史行为，推荐用户可能喜欢的菜品。 （1）正确导入模块 （2）读取数据 （3）将菜品的描述构成TF-IDF向量 （5）计算两个菜品的余弦相似度 （6）推荐函数，输出与其最相似的10个菜品 （7）根据菜名及特点进行推荐 （8）建立索引，方便使用菜名进行数据访问

以下是代码实现：

# 导入模块
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 读取数据
df = pd.read_csv('hot-spicy pot.csv')

# 将菜品的描述构成TF-IDF向量
tfidf = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(df['description'])

# 计算两个菜品的余弦相似度
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix)

# 推荐函数，输出与其最相似的10个菜品
def get_recommendations(title, cosine_sim=cosine_sim, df=df, top_k=10):
    # 获取菜品的索引
    indices = pd.Series(df.index, index=df['name']).drop_duplicates()
    idx = indices[title]

    # 计算该菜品与所有菜品的相似度，并按相似度排序
    sim_scores = list(enumerate(cosine_sim[idx]))
    sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)

    # 取出相似度最高的前k个菜品的索引
    top_indices = [i[0] for i in sim_scores[1:top_k+1]]

    # 返回菜品名和描述
    return df.iloc[top_indices][['name', 'description']]

# 根据菜名及特点进行推荐
recommendations = get_recommendations('重庆鸡公煲')
print(recommendations)

# 建立索引，方便使用菜名进行数据访问
df = df.set_index('name')

解释：

1. 首先导入需要的模块，包括 pandas、numpy、TfidfVectorizer 和 cosine_similarity。
2. 通过 pd.read_csv() 函数读取 hot-spicy pot.csv 文件，并保存为名为 df 的 DataFrame。
3. 使用 TfidfVectorizer 将每个菜品的描述构建成 TF-IDF 向量，并保存为名为 tfidf_matrix 的稀疏矩阵。
4. 使用 cosine_similarity 计算每两个菜品之间的余弦相似度，并保存为名为 cosine_sim 的矩阵。
5. 定义一个名为 get_recommendations() 的函数，该函数接受一个菜品名作为输入，并返回与该菜品最相似的前 k 个菜品的名称和描述。该函数首先根据菜品名获取菜品的索引，然后计算该菜品与所有菜品的相似度，并按相似度排序。最后，取出相似度最高的前 k 个菜品的索引，并返回它们的名称和描述。
6. 使用 get_recommendations() 函数，以重庆鸡公煲为例，推荐与其最相似的前 10 个菜品，并将结果保存为名为 recommendations 的 DataFrame。
7. 最后，通过 df.set_index() 函数将菜品名称设置为索引，方便使用菜名进行数据访问。