间隔3个月推荐模型python代码

在Python中，如果你想创建一个推荐系统，特别是基于时间间隔的推荐，通常会涉及一些机器学习库如TensorFlow、PyTorch或Surprise等。以下是一个简单的示例，使用 Surprise 库，它专用于构建推荐系统，包括基于时间和用户行为的推荐：

from surprise import Dataset
from surprise import Reader
from surprise import SVD
from datetime import timedelta

# 假设你有一个包含用户行为数据的CSV文件，每行包含用户ID、物品ID和时间戳
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))  # 设置评分范围
data = Dataset.load_from_file('user_behavior.csv', reader=reader)

# 将时间戳转换为与推荐时间间隔相关的特征
def time_since_last_rating(rating):
    last_rating_time = rating['timestamp']
    current_time = datetime.now()
    return (current_time - last_rating_time).days // 90  # 例如，如果你想要考虑3个月的时间间隔

# 使用SVD算法并加入时间间隔作为特征
algo = SVD()
algo.fit(data.build_full_trainset(),
        user_features=time_since_last_rating)

# 当需要推荐时，获取用户的最近评分并预测下个时间段可能喜欢的物品
last_rating = data.train_ratings[-1]  # 获取最新一条评级
recommendations = algo.test([(last_rating.uid, last_rating.iid)])
top_items = recommendations[algo.predictions_for(last_rating.uid)].topN(10)  # 推荐前10个物品

注意，这个例子假设你已经有了用户行为数据，并且以某种方式可以提取每个用户最后一次的评价时间。实际应用中，你需要处理数据预处理、特征工程以及性能优化等问题。