用python做一个豆瓣电影推荐系统

建立一个简单的Python豆瓣电影推荐系统，可以分为以下几个步骤：

1. **数据获取**：
首先，你需要从豆瓣API或者其他公开的数据源获取电影信息，包括评分、评论等。你可以使用`douban-api`这样的库来连接豆瓣。

import requests
from douban_api import DoubanApi

api = DoubanApi('your_access_token')
movies = api.search_movie('电影名称', page_size=20)

2. **数据处理**：
获取到数据后，对数据进行清洗和预处理，例如去除无关字段，创建用户-电影评分矩阵。

from collections import defaultdict

user_ratings = defaultdict(list)
for movie in movies:
    if 'rating' in movie and 'commenter' in movie['rating']:
        user_ratings[movie['rating']['commenter']].append(movie['rating']['value'])

3. **相似度计算**：
可以通过协同过滤算法，如基于用户的协同过滤，计算用户之间的电影喜好相似度，然后推荐相似用户喜欢过的电影。

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

similarity_matrix = cosine_similarity(user_ratings.values())
recommendations = [[key, value[1]] for key, value in enumerate(similarity_matrix)]

4. **推荐生成**：
根据目标用户的偏好和其他用户的相似度，找出最相关的电影并进行推荐。

def recommend_for_user(target_user):
    similar_users = sorted(recommendations, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    top_similar_users = similar_users[:5] # 取前5位最相似的用户
    recommended_movies = [movies[i][0]['title'] for i in top_similar_users]
    return recommended_movies

target_user_recommendations = recommend_for_user('target_username')

注意这只是一个简化的示例，实际应用中可能需要考虑更多的因素，如加入时间衰减、热门程度、新片推荐等。此外，由于豆瓣的API策略可能会有变化，务必检查其最新使用规定，并遵守其数据使用协议。