一个基于商品的推荐系统,需要详细的代码以及详细的所用的表
时间: 2024-05-09 11:19:58 浏览: 9
格和算法。以下是一个简单的基于商品的推荐系统的代码和所用的表格和算法。
1. 数据表格
data.csv
| 用户ID | 商品ID | 评分 |
| ------ | ------ | ---- |
| 1 | 1 | 5 |
| 1 | 2 | 3 |
| 1 | 3 | 4 |
| 2 | 1 | 4 |
| 2 | 2 | 5 |
| 2 | 3 | 2 |
| 3 | 1 | 2 |
| 3 | 2 | 1 |
| 3 | 3 | 5 |
2. 代码
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 计算每个用户的平均评分
user_mean = data.groupby('用户ID')['评分'].mean()
# 将评分减去每个用户的平均评分
data['评分'] = data.apply(lambda x: x['评分'] - user_mean[x['用户ID']], axis=1)
# 构建评分矩阵
ratings_matrix = data.pivot_table(index='用户ID', columns='商品ID', values='评分')
# 计算商品之间的相似度
item_similarities = ratings_matrix.corr()
# 定义推荐函数
def recommend(user_id):
# 获取用户未评分的商品
unrated_items = data[data['用户ID'] == user_id]['商品ID']
# 计算用户对未评分商品的评分预测值
ratings_pred = user_mean[user_id] + item_similarities.loc[unrated_items, :].sum(axis=0) / item_similarities.loc[unrated_items, :].sum(axis=0)
# 按照预测评分值从高到低排序
ratings_pred = ratings_pred.sort_values(ascending=False)
# 返回推荐的商品ID
return ratings_pred.index.tolist()
# 测试推荐函数
print(recommend(1))
```
3. 算法
该推荐系统的算法为基于商品的协同过滤算法。具体步骤如下:
1. 读取评分数据,计算每个用户的平均评分。
2. 将评分减去每个用户的平均评分,得到评分矩阵。
3. 计算商品之间的相似度,得到商品相似度矩阵。
4. 对于每个用户,找到该用户未评分的商品,计算该用户对这些商品的评分预测值。
5. 按照预测评分值从高到低排序,返回推荐的商品ID列表。
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