基于用户协同过滤算法代码演示
时间: 2024-05-26 19:09:01 浏览: 19
用户协同过滤算法是一种常见的推荐算法,它基于用户行为数据来推荐给用户可能感兴趣的物品。下面是一个简单的基于用户协同过滤算法的代码演示:
```python
import numpy as np
# 构建评分矩阵
ratings = np.array([
[5, 3, 0, 1, 4],
[1, 0, 3, 5, 2],
[4, 0, 2, 1, 0],
[0, 3, 4, 0, 0]
])
# 计算用户之间的相似度
similarity = np.dot(ratings, ratings.T)
# 对每个用户进行推荐
for i in range(similarity.shape):
# 获取与当前用户最相似的K个用户
most_similar_users = np.argsort(similarity[i])[::-1][1:K+1]
# 计算每个物品的推荐得分
scores = np.zeros(ratings.shape)
for j in range(ratings.shape):
if ratings[i][j] == 0:
for k in most_similar_users:
scores[j] += similarity[i][k] * ratings[k][j]
# 对推荐得分进行排序,得到推荐列表
recommended_items = np.argsort(scores)[::-1][:N]
# 输出推荐列表
print("User", i+1, ":", recommended_items+1)
```
上面的代码中,我们首先构建了一个评分矩阵,然后计算了用户之间的相似度。接着,对于每个用户,我们都找到与其最相似的K个用户,并计算出每个物品的推荐得分。最后,对推荐得分进行排序,得到前N个推荐物品。
需要注意的是,在实际应用中,我们需要使用更大规模的数据集,并进行更复杂的优化。此外,还需要考虑如何处理稀疏数据和冷启动问题等。
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