Python 推荐算法

推荐算法在Python中有多种实现方式。其中，最常见的是基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。基于用户的协同过滤算法是根据用户的兴趣和行为，找出和目标用户兴趣相近的其他用户，然后根据这些用户的喜好进行推荐。而基于物品的协同过滤算法则是根据用户对物品的评价，找出和目标物品相似的其他物品，然后推荐这些相似物品给用户。

在Python中，可以使用Pearson相关系数来计算用户之间的相似度。Pearson相关系数可以衡量两个变量之间的线性相关性。可以使用以下代码来计算两个用户之间的Pearson相关系数：

def pearson(rating1, rating2):
    sum_xy = 0
    sum_x = 0
    sum_y = 0
    sum_x2 = 0
    sum_y2 = 0
    n = 0
    
    for key in rating1:
        if key in rating2:
            n += 1
            x = rating1\[key\]
            y = rating2\[key\]
            sum_xy += x * y
            sum_x += x
            sum_y += y
            sum_x2 += pow(x, 2)
            sum_y2 += pow(y, 2)
    
    # 计算分母
    denominator = sqrt(sum_x2 - pow(sum_x, 2) / n) * sqrt(sum_y2 - pow(sum_y, 2) / n)
    
    if denominator == 0:
        return 0
    else:
        return (sum_xy - (sum_x * sum_y) / n) / denominator

另外，还可以使用欧几里得距离算法来计算用户之间的相似度。欧几里得距离算法是将两个用户对同一部电影的评价相减平方再开根号，来衡量用户之间的相似度。以下是使用欧几里得距离算法计算用户之间相似度的代码：

def euclidean_distance(rating1, rating2):
    distance = 0
    
    for key in rating1:
        if key in rating2:
            distance += pow(rating1\[key\] - rating2\[key\], 2)
    
    return sqrt(distance)

这些算法只是推荐系统中的一部分，实际应用中可能会结合多种算法来提高推荐的准确性和个性化程度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python推荐算法实例-用python做推荐系统（一）](https://blog.csdn.net/weixin_37988176/article/details/109376935)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python推荐算法讲解](https://blog.csdn.net/qdPython/article/details/122480664)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]