机器学习推荐热门游戏推荐算法案例代码

好的，以下是一个基于协同过滤算法的游戏推荐系统的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载游戏评分数据
ratings_data = pd.read_csv('game_ratings.csv')
ratings_data.head()

# 创建游戏用户评分矩阵
user_ratings = ratings_data.pivot_table(index=['user_id'], columns=['game_id'], values='rating')

# 填充缺失值，并标准化评分数据
user_ratings = user_ratings.apply(lambda x: (x - np.mean(x)) / (np.max(x) - np.min(x)), axis=1).fillna(0)

# 计算游戏之间的相似度矩阵
game_similarity = cosine_similarity(user_ratings.T)

# 定义推荐函数
def get_recommendations(game_id, num_recommendations):
    # 找到与目标游戏最相似的游戏
    game_idx = ratings_data[ratings_data['game_id'] == game_id].index[0]
    similar_games = list(enumerate(game_similarity[game_idx]))
    sorted_similar_games = sorted(similar_games, key=lambda x: x[1], reverse=True)

    # 返回推荐的游戏
    recommendations = []
    for i in range(1, num_recommendations + 1):
        recommendations.append(ratings_data['game_id'][sorted_similar_games[i][0]])
    return recommendations

# 测试推荐函数
get_recommendations('GTA V', 5)

这段代码首先加载了一个包含游戏评分数据的 CSV 文件，并将其转换为游戏用户评分矩阵。然后，它使用协同过滤算法计算游戏之间的相似度矩阵，并定义了一个简单的推荐函数，以给定的游戏为基础，返回最相似的游戏列表。最后，我们测试了这个推荐函数，以查看它是否能够正确地推荐与 GTA V 最相似的 5 个游戏。