加权knn做电影评分预测

加权KNN算法可以用于电影评分预测。假设我们有一个用户-电影评分矩阵，其中每行代表一个用户，每列代表一个电影，矩阵中的元素为用户对电影的评分。我们可以使用加权KNN算法来预测用户对某个电影的评分。

具体来说，我们可以将每个用户的评分向量作为训练数据，使用加权KNN算法来预测用户对某个电影的评分。具体步骤如下：

1. 对于要预测评分的电影，计算它与所有用户评分的距离。

2. 对距离进行排序，选取前k个最近的用户。

3. 对于每个用户，计算其权重，可以使用距离的倒数或者高斯核函数等方法来计算权重。

4. 对于要预测评分的用户，计算其对该电影的加权评分。

5. 输出预测评分。

下面是一个用于预测用户对某个电影评分的加权KNN算法的Python实现：

import numpy as np

def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))

class WeightedKNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def predict(self, x):
        distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_distances = distances[k_indices]
        k_ratings = self.y_train[k_indices]
        weights = 1 / (k_distances + 1e-8)  # add small number to avoid division by zero
        weights = weights / np.sum(weights)
        y_pred = np.dot(weights, k_ratings)
        return y_pred

在上述代码中，我们通过`fit`方法传入训练数据，其中`X`是评分矩阵，每行代表一个用户，每列代表一个电影，`y`是电影列表。在`predict`方法中，我们传入要预测的电影的评分向量`x`，计算它与所有用户评分的距离，并选取前k个最近的用户。然后，对于每个用户，计算其权重，并计算其对该电影的加权评分。最后，输出预测评分。

需要注意的是，当对新用户进行评分预测时，由于其评分向量为空，我们可以使用该用户评分矩阵中其他用户对该电影的评分来代替其评分向量，即将其评分向量设为该电影的列向量。