音乐推荐系统评价指标python快速实现，要求统计每各用户的推荐结果和实际收听结果，并各自保存为CSV文件，然后输出评价指标结果。代码运行时间要在五分钟以内。

好的，我可以给您提供一个基于Python的音乐推荐系统评价指标快速实现的代码。以下是实现步骤：

1. 导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score

2. 读取数据集

# 读取用户听歌记录数据
user_songs = pd.read_csv('user_songs.csv')

# 读取用户的收听记录数据
user_listens = pd.read_csv('user_listens.csv')

# 读取推荐结果数据
recommendations = pd.read_csv('recommendations.csv')

3. 统计每个用户的推荐结果和实际收听结果

# 统计每个用户的推荐结果
user_recommendations = recommendations.groupby('user_id')['song_id'].apply(list).reset_index(name='recommendations')

# 统计每个用户的实际收听结果
user_actual_listens = user_listens.groupby('user_id')['song_id'].apply(list).reset_index(name='actual_listens')

4. 合并推荐结果和实际收听结果数据

# 合并推荐结果和实际收听结果数据
user_results = pd.merge(user_recommendations, user_actual_listens, on='user_id')

5. 定义评价指标函数

def evaluate(user_results):
    # 初始化评价指标
    precision_list = []
    recall_list = []
    f1_list = []

    # 遍历每个用户的推荐结果和实际收听结果
    for i in range(len(user_results)):
        recommendations = set(user_results.iloc[i]['recommendations'])
        actual_listens = set(user_results.iloc[i]['actual_listens'])

        # 计算精确度
        precision = precision_score(list(actual_listens), list(recommendations), average='micro')
        precision_list.append(precision)

        # 计算召回率
        recall = recall_score(list(actual_listens), list(recommendations), average='micro')
        recall_list.append(recall)

        # 计算F1得分
        f1 = f1_score(list(actual_listens), list(recommendations), average='micro')
        f1_list.append(f1)

    # 输出平均评价指标
    print("Precision: %.4f" % np.mean(precision_list))
    print("Recall: %.4f" % np.mean(recall_list))
    print("F1 Score: %.4f" % np.mean(f1_list))

    # 保存评价指标结果
    user_results['precision'] = precision_list
    user_results['recall'] = recall_list
    user_results['f1_score'] = f1_list
    user_results.to_csv('evaluation_results.csv', index=False)

6. 调用评价指标函数并计算运行时间

import time

start_time = time.time()

# 调用评价指标函数
evaluate(user_results)

end_time = time.time()

# 输出运行时间
print("运行时间：%.2f秒" % (end_time - start_time))

7. 完整代码

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score

# 读取用户听歌记录数据
user_songs = pd.read_csv('user_songs.csv')

# 读取用户的收听记录数据
user_listens = pd.read_csv('user_listens.csv')

# 读取推荐结果数据
recommendations = pd.read_csv('recommendations.csv')

# 统计每个用户的推荐结果
user_recommendations = recommendations.groupby('user_id')['song_id'].apply(list).reset_index(name='recommendations')

# 统计每个用户的实际收听结果
user_actual_listens = user_listens.groupby('user_id')['song_id'].apply(list).reset_index(name='actual_listens')

# 合并推荐结果和实际收听结果数据
user_results = pd.merge(user_recommendations, user_actual_listens, on='user_id')

def evaluate(user_results):
    # 初始化评价指标
    precision_list = []
    recall_list = []
    f1_list = []

    # 遍历每个用户的推荐结果和实际收听结果
    for i in range(len(user_results)):
        recommendations = set(user_results.iloc[i]['recommendations'])
        actual_listens = set(user_results.iloc[i]['actual_listens'])

        # 计算精确度
        precision = precision_score(list(actual_listens), list(recommendations), average='micro')
        precision_list.append(precision)

        # 计算召回率
        recall = recall_score(list(actual_listens), list(recommendations), average='micro')
        recall_list.append(recall)

        # 计算F1得分
        f1 = f1_score(list(actual_listens), list(recommendations), average='micro')
        f1_list.append(f1)

    # 输出平均评价指标
    print("Precision: %.4f" % np.mean(precision_list))
    print("Recall: %.4f" % np.mean(recall_list))
    print("F1 Score: %.4f" % np.mean(f1_list))

    # 保存评价指标结果
    user_results['precision'] = precision_list
    user_results['recall'] = recall_list
    user_results['f1_score'] = f1_list
    user_results.to_csv('evaluation_results.csv', index=False)

import time

start_time = time.time()

# 调用评价指标函数
evaluate(user_results)

end_time = time.time()

# 输出运行时间
print("运行时间：%.2f秒" % (end_time - start_time))

这份代码应该可以在五分钟以内运行完毕。请注意，这里的计算时间可能会受到数据集的大小和计算机性能的影响，具体时间可能会有所不同。