广电大数据营销推荐项目实战Python完整代码

广电大数据营销推荐项目通常涉及使用Python进行数据处理、分析和预测，以个性化推荐内容或服务给用户。这样的项目通常会用到机器学习库如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch等。实战中，代码可能包括以下几个关键部分：

1. 数据加载与预处理：使用Pandas读取CSV、Excel或数据库文件，清洗数据，填充缺失值，处理异常值。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('your_data.csv')
data = data.dropna() # 去除缺失值

2. 特征工程：根据业务需求转换或创建新的特征，例如用户行为序列、用户属性等。

# 创建用户行为序列特征
data['user_sequence'] = data.groupby('user_id')['action'].shift()

3. 模型选择与训练：可能使用协同过滤、矩阵分解（如SVD或NMF）或基于深度学习的方法（如神经网络）进行推荐。

from surprise import SVD
svd_model = SVD()
trainset = data[['user_id', 'item_id', 'rating']].dropna()
svd_model.fit(trainset)

4. 推荐生成：根据训练好的模型为每个用户生成推荐列表。

recommendations = svd_model.test(data[['user_id', 'item_id']])
top_n_recommendations = recommendations['test_user_id'].apply(lambda x: data[data.user_id == x].sort_values('rating', ascending=False).head(10))

5. 评估与优化：使用如RMSE、MAE等指标评估模型性能，并可能进行调参优化。

from surprise import accuracy
rmse = accuracy.rmse(recommendations, verbose=True)