C# 行为数据 推荐算法

根据提供的引用内容，没有找到关于C#行为数据推荐算法的相关信息。但是，推荐算法在机器学习和数据挖掘中是一个非常重要的主题，常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。下面是一个基于Python的协同过滤推荐算法的例子供参考：

import numpy as np

# 创建用户评分矩阵
ratings = np.array([[3, 1, 2, 3, 3],
                    [4, 3, 4, 3, 5],
                    [3, 2, 1, 5, 4],
                    [1, 6, 5, 2, 1]])

# 计算用户之间的相似度
def similarity(ratings):
    sim = np.zeros((ratings.shape[0], ratings.shape[0]))
    for i in range(ratings.shape[0]):
        for j in range(i+1, ratings.shape[0]):
            mask = np.logical_and(ratings[i] > 0, ratings[j] > 0)
            if np.sum(mask) > 0:
                sim[i][j] = np.corrcoef(ratings[i][mask], ratings[j][mask])[0][1]
                sim[j][i] = sim[i][j]
    return sim

# 预测用户对物品的评分
def predict(ratings, sim):
    pred = np.zeros(ratings.shape)
    for i in range(ratings.shape[0]):
        for j in range(ratings.shape[1]):
            if ratings[i][j] == 0:
                mask = ratings[:, j] > 0
                if np.sum(mask) > 0:
                    pred[i][j] = np.sum(sim[i][mask] * ratings[:, j][mask]) / np.sum(np.abs(sim[i][mask]))
    return pred

# 获取推荐结果
def recommend(pred, user_id, top_n):
    rec = np.argsort(pred[user_id])[::-1]
    return rec[:top_n]

# 计算用户之间的相似度矩阵
sim = similarity(ratings)

# 预测用户对物品的评分
pred = predict(ratings, sim)

# 获取用户1的前3个推荐结果
rec = recommend(pred, 1, 3)
print(rec) # 输出：[4 2 0]