基于电影推荐系统数据集实现对电影推荐系统项目模型数据分析模型构建代码编写

基于电影推荐系统数据集的数据分析和模型构建通常涉及到几个关键步骤：

1. **数据预处理**：
- 加载数据集：可以使用Pandas库从CSV或其他文件加载数据，检查缺失值、异常值并进行清洗。

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('movies_ratings.csv')
   df = df.dropna() # 删除缺失值

2. **探索性数据分析**：
- 分析用户行为特征：比如用户评分分布、评分与时间的关系等。
- 特征工程：创建与电影属性相关的特征，如电影类别、导演、演员等。

   user_distribution = df['user_id'].value_counts()
   genre_distribution = df['genre'].value_counts()

3. **数据划分**：
- 划分训练集和测试集，通常采用80%的数据用于训练，20%的数据用于验证或测试。

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

4. **选择模型**：
- 推荐系统常用的算法有协同过滤、基于内容的推荐、矩阵分解等。

   from surprise import SVD
   model = SVD()  # 使用Surprise库的SVD模型

5. **模型训练**：
- 将数据转换成 Surprise库所需的格式，并训练模型。

   trainset = Dataset.load_from_df(train_data[['user_id', 'movie_title', 'rating']], reader=Reader(rating_scale=(1, 5)))
   model.fit(trainset)

6. **评估模型**：
- 使用测试数据集计算准确率、RMSE等指标。

   testset = Dataset.load_from_df(test_data[['user_id', 'movie_title', 'rating']], reader=reader)
   predictions = model.test(testset)
   accuracy = sum([r.est == r_true for r in predictions]) / len(predictions)
   rmse = sqrt(mean_squared_error(predictions))

7. **模型优化**：
- 根据评估结果调整模型参数或尝试其他算法。