基于情感分析的协同过滤算法电影推荐python代码

情感分析是通过对文本进行情感分类，判断文本中的情感倾向。协同过滤是一种推荐系统算法，通过分析用户的行为，寻找与用户兴趣相似的其他用户，将他们喜欢的物品推荐给用户。基于情感分析的协同过滤算法电影推荐的思路是，首先对用户评论进行情感分析，得到每个用户对电影的评论情感倾向。然后，计算用户之间的相似度，找到与目标用户兴趣相似的其他用户。最后，将这些用户评价较好的电影推荐给目标用户。

以下是基于情感分析的协同过滤算法电影推荐的Python代码：

import numpy as np

# 假设有8个用户和10个电影
users = ['User1', 'User2', 'User3', 'User4', 'User5', 'User6', 'User7', 'User8']
movies = ['Movie1', 'Movie2', 'Movie3', 'Movie4', 'Movie5', 'Movie6', 'Movie7', 'Movie8', 'Movie9', 'Movie10']

# 用户对电影的情感分析结果
sentiment_analysis = {
    'User1': [0.8, -0.5, 0.9, -0.3, 0.6, -0.2, 0.7, -0.4, 0.5, -0.6],
    'User2': [0.3, -0.2, 0.1, 0.7, -0.8, 0.4, -0.9, 0.6, -0.1, 0.2],
    'User3': [-0.6, 0.9, -0.3, 0.8, -0.2, 0.6, -0.4, 0.7, -0.5, 0.4],
    'User4': [0.4, -0.3, 0.2, -0.5, 0.9, -0.1, 0.8, -0.6, 0.7, -0.8],
    'User5': [0.7, -0.4, 0.6, -0.2, 0.1, 0.8, -0.3, 0.9, -0.7, 0.5],
    'User6': [-0.8, 0.7, -0.4, 0.6, -0.3, 0.2, -0.5, 0.1, 0.3, -0.9],
    'User7': [0.6, 0.1, -0.9, 0.4, -0.6, 0.7, -0.2, 0.8, -0.8, 0.6],
    'User8': [-0.5, 0.6, 0.7, 0.3, -0.4, -0.7, 0.5, -0.8, 0.9, -0.2]
}

# 计算用户之间的相似度
def compute_similarity(user1, user2):
    sentiment1 = np.array(sentiment_analysis[user1])
    sentiment2 = np.array(sentiment_analysis[user2])
    similarity = np.dot(sentiment1, sentiment2) / (np.linalg.norm(sentiment1) * np.linalg.norm(sentiment2))
    return similarity

# 找到与目标用户兴趣相似的其他用户
def find_similar_users(target_user):
    similarities = []
    for user in users:
        if user != target_user:
            similarity = compute_similarity(target_user, user)
            similarities.append((user, similarity))
    similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return similarities

# 根据相似用户和电影评分推荐电影
def recommend_movies(target_user, similar_users):
    recommended_movies = []
    for movie in movies:
        total_score = 0
        for user, similarity in similar_users:
            total_score += sentiment_analysis[user][movies.index(movie)] * similarity
        if total_score > 0:
            recommended_movies.append(movie)
    return recommended_movies

# 调用函数进行电影推荐
target_user = 'User1'
similar_users = find_similar_users(target_user)
recommended_movies = recommend_movies(target_user, similar_users)
print("用户", target_user, "可能喜欢的电影有:", recommended_movies)

这段代码演示了如何基于情感分析的协同过滤算法进行电影推荐。用户对电影的情感倾向通过情感分析得到，然后计算用户之间的相似度，找到与目标用户兴趣相似的其他用户。最后，根据相似用户和电影评分推荐电影给目标用户。