根据ratings.csv文件用ItemCF算法得到每部电影id对应的最相似的五部电影id,并将电影id,相似电影id,存入数据库表

时间: 2023-06-07 22:12:00 浏览: 57
首先,您需要导入ratings.csv文件,然后使用ItemCF算法获取每部电影id对应的最相似的五部电影id。您可以使用以下Python代码实现此操作: ``` import pandas as pd import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix from sklearn.neighbors import NearestNeighbors # Load the ratings data ratings_data = pd.read_csv('ratings.csv') # Create a pivot table ratings_pivot = ratings_data.pivot(index='userId', columns='movieId', values='rating').fillna(0) # Convert the pivot table to a matrix mat_movie_features = csr_matrix(ratings_pivot.values) # Create a NearestNeighbors model model_knn = NearestNeighbors(metric='cosine', algorithm='brute', n_neighbors=5) # Fit the model model_knn.fit(mat_movie_features) # Find the nearest neighbors for each movie distances, indices = model_knn.kneighbors(mat_movie_features) # Print the results for i in range(len(ratings_pivot)): movie_id = ratings_pivot.index[i] similar_movies = [] for j in range(1, len(indices[i])): similar_movie_id = ratings_pivot.index[indices[i][j]] similar_movies.append(similar_movie_id) print(movie_id, similar_movies) ``` Once you have obtained the most similar movie ids for each movie id, you can store the data in a database table using SQL commands. Here is an example SQL command to create a table for storing the movie similarity data: ``` CREATE TABLE movie_similarity ( movie_id INT, similar_movies TEXT ); ``` You can then insert the movie similarity data into the table using SQL commands. Here is an example SQL command to insert the data for one movie: ``` INSERT INTO movie_similarity (movie_id, similar_movies) VALUES (1, '2,3,4,5,6'); ``` You can repeat this command for each movie to insert all of the movie similarity data into the table.

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