协同过滤算法python实现

协同过滤推荐算法是一种常用的推荐算法，可以根据用户的历史行为数据来挖掘用户的喜好偏向，并预测用户可能喜欢的产品进行推荐。其中，协同过滤算法分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。

基于用户的协同过滤算法从用户出发，找到与目标用户兴趣相似的用户集合，然后根据这个用户集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品进行推荐。相似度计算常用的方法有余弦算法、修正余弦算法、皮尔逊算法等，其中余弦算法是常见的计算相似度的方法之一。

下面是一个使用Python实现基于用户的协同过滤算法的示例代码：

def recommend(user, k=5, nitems=10):
    result = dict()
    have_score_items = self.trainData.get(user, {})
    for v, wuv in sorted(self.users_sim[user].items(), key=lambda x: x = wuv * rvi
    return dict(sorted(result.items(), key=lambda x: x。

希望以上回答能够帮到您！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *3* [协同过滤推荐及Python实现](https://blog.csdn.net/qingsi11/article/details/107333960)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* [协同过滤算法及python实现](https://blog.csdn.net/weixin_52835157/article/details/115571639)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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