基于用户评分和属性的混合加权协同过滤推荐算法 python3实现

基于用户评分和属性的混合加权协同过滤推荐算法是一种综合考虑用户评分和物品属性的推荐算法。它利用用户的历史评分数据和物品的属性信息来预测用户对尚未评分的物品的喜好程度。

实现该算法的步骤如下：

1. 数据准备：收集用户的历史评分数据和物品的属性信息。评分数据可以表示为一个用户-物品-评分的矩阵，属性信息可以表示为一个物品-属性的矩阵。

2. 用户相似度计算：根据用户的历史评分数据，计算用户之间的相似度。常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。

3. 物品相似度计算：根据物品的属性信息，计算物品之间的相似度。可以使用基于内容的相似度计算方法，如欧几里得距离、余弦相似度等。

4. 评分预测：利用用户相似度和物品相似度，预测用户对尚未评分的物品的评分。可以使用加权平均等方法进行评分预测。

5. 推荐生成：根据预测的评分，为每个用户生成推荐列表。可以根据预测评分的高低排序，选择top N的物品作为推荐结果。

下面是一个使用Python实现基于用户评分和属性的混合加权协同过滤推荐算法的示例：

import numpy as np

# 评分数据矩阵
rating_matrix = np.array([
    [5, 4, 0, 0],
    [0, 0, 3, 4],
    [2, 0, 1, 0],
    [0, 0, 0, 2]
])

# 属性矩阵
attribute_matrix = np.array([
    [1, 0, 1],
    [0, 1, 0],
    [1, 1, 0],
    [0, 1, 1]
])

def user_similarity(rating_matrix):
    # 计算用户之间的相似度
    similarity_matrix = np.dot(rating_matrix, rating_matrix.T)
    norm_matrix = np.linalg.norm(rating_matrix, axis=1)
    similarity_matrix /= np.outer(norm_matrix, norm_matrix)
    return similarity_matrix

def item_similarity(attribute_matrix):
    # 计算物品之间的相似度
    similarity_matrix = np.dot(attribute_matrix.T, attribute_matrix)
    norm_matrix = np.linalg.norm(attribute_matrix, axis=0)
    similarity_matrix /= np.outer(norm_matrix, norm_matrix)
    return similarity_matrix

def predict_rating(user_id, item_id, rating_matrix, similarity_matrix):
    # 预测用户对物品的评分
    user_ratings = rating_matrix[user_id]
    item_similarities = similarity_matrix[item_id]
    return np.dot(user_ratings, item_similarities) / np.sum(item_similarities)

def generate_recommendations(user_id, rating_matrix, similarity_matrix, top_n=3):
    # 为用户生成推荐列表
    predicted_ratings = []
    for item_id in range(rating_matrix.shape[1]):
        if rating_matrix[user_id, item_id] == 0:
            predicted_ratings.append((item_id, predict_rating(user_id, item_id, rating_matrix, similarity_matrix)))
    predicted_ratings.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return [item_id for item_id, _ in predicted_ratings[:top_n]]

# 计算用户相似度
user_similarity_matrix = user_similarity(rating_matrix)

# 计算物品相似度
item_similarity_matrix = item_similarity(attribute_matrix)

# 为每个用户生成推荐列表
for user_id in range(rating_matrix.shape[0]):
    recommendations = generate_recommendations(user_id, rating_matrix, item_similarity_matrix)
    print(f"User {user_id+1} recommendations: {recommendations}")

这个示例代码通过计算用户相似度和物品相似度，为每个用户生成推荐列表。推荐结果根据预测评分的高低进行排序，选择top N的物品作为推荐结果。