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。

movies_dataest.csv文件使用jupyter代码，利用consine相似度來推荐电影（基础版本：以Avatar为例，给用户推荐10部类似的电影）。

在Jupyter环境中，为了基于`movies_data.csv`文件推荐电影，我们通常需要执行以下几个步骤：

1. **数据加载**：
首先，我们需要导入所需的库，如pandas用于处理CSV文件，numpy用于数学计算，以及scikit-learn的cosine_similarity模块来进行余弦相似度计算。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

2. **数据预处理**：
加载CSV文件，并提取与电影 Avatar 相关的数据。假设电影名在 'title' 列，其他描述特征在 'features' 列（如演员、导演、类型等）。

df = pd.read_csv('movies_dataest.csv')
avatar_df = df[df['title'] == 'Avatar']
movie_features = df.drop_duplicates(subset=['title'])['features'].values

3. **计算相似度矩阵**：
将所有电影的特征向量转换成数值型，并计算它们之间的相似度。这里使用 `TfidfVectorizer` 来处理文本特征。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

vectorizer = TfidfVectorizer()
movie_vectors = vectorizer.fit_transform(movie_features)
similarity_matrix = cosine_similarity(movie_vectors)

4. **找到类似电影**：
找到Avatar所在行的所有相似度，并按降序排列。然后选择前10个最相似的电影。

# 获取Avatar对应的索引
avatar_index = df[df['title'] == 'Avatar'].index[0]
similar_movies_indices = similarity_matrix[avatar_index].argsort()[::-1][1:11]

# 返回推荐的电影标题
recommended_movies = df.loc[similar_movies_indices]['title'].tolist()

5. **结果展示**：
最后，将推荐的电影打印出来。

print("Based on Avatar, here are your top 10 recommendations:")
for i, movie in enumerate(recommended_movies, start=1):
    print(f"{i}. {movie}")