def content_based_recommendation(name,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[name] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1]) sim_scores=sim_scores[1:11] food_indices=[i[0]for i in sim_scores] return food['name'].iloc[food_indices]
时间: 2024-03-04 14:50:15 浏览: 14
这是一个基于内容的推荐算法,输入参数为食物名称和余弦相似度矩阵(默认为cosine_sim)。该算法会根据输入的食物名称找到对应的索引idx,并计算该食物与其他所有食物的相似度,并将结果存储在列表sim_scores中。然后,将sim_scores按照相似度从小到大进行排序,取前10个相似度最高的食物,并将它们的索引存储在列表food_indices中。最后,返回这10个食物的名称。
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import pandas as pd from numpy import * movies=pd.io.parsers.read_csv('F:\python练习/1movie_metadata.csv') movies.head() movies['genres'].head() from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') movies['genres']=movies['genres'].fillna('') tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(movies['genres']) tfidf_matrix.shape from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel cosine_sim=linear_kernel(tfidf_matrix,tfidf_matrix) indices=pd.Series(movies.index,index=movies['movie_title']).drop_duplicates() def get_recommendation(title,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[title] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1],reverse=True) sim_scores=sim_scores[1:11] movie_indices=[i[0]for i in sim_scores] return print(movies['movie_title'].iloc[movie_indices]) get_recommendation('Avatar?') 几个参数
这段代码中涉及到几个参数:
1. `stop_words='english'`:在使用TfidfVectorizer时,将英语中的常用词作为停用词,不进行考虑。
2. `fillna('')`:将数据框中的缺失值填充为一个空字符串。
3. `cosine_sim=linear_kernel(tfidf_matrix,tfidf_matrix)`:计算两个向量之间的余弦相似度,其中`tfidf_matrix`是通过TfidfVectorizer生成的特征矩阵。
4. `sim_scores=sim_scores[1:11]`:选择与输入电影最相似的前10个电影。
以上是这段代码中的几个参数的含义。
def show_result(self): # 获取用户输入数据 gre = int(self.gre_edit.text()) toefl = int(self.toefl_edit.text()) school = int(self.school_edit.text()) statement = float(self.statement_edit.toPlainText()) recommendation
这代码存在问题,最后一行代码没有写完整,缺少了括号和换行。建议将最后一行的代码修改为以下形式:
```
recommendation = float(self.recommendation_edit.toPlainText())
# 在这里添加计算结果的代码
```
同时,建议在计算结果之前添加一些代码,对用户输入数据进行合法性检查,比如检查GRE和TOEFL分数是否在正确的范围内,以及文书和推荐信评分是否在0-5之间等。