写一个基于关键词的推荐算法程序
时间: 2024-05-09 19:14:28 浏览: 8
好的,以下是一个基于关键词的推荐算法程序的示例代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 根据关键词生成TF-IDF矩阵
tfidf = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(data['keywords'])
# 计算相似度矩阵
cos_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix, tfidf_matrix)
# 根据相似度矩阵获取推荐结果
def get_recommendations(title, cos_sim=cos_sim, data=data):
# 获取标题对应的索引
idx = data[data['title'] == title].index[0]
# 获取相似度得分和对应索引值
sim_scores = list(enumerate(cos_sim[idx]))
# 按照相似度得分排序
sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 获取前10个最相关的电影
sim_scores = sim_scores[1:11]
# 获取电影的索引
movie_indices = [i[0] for i in sim_scores]
# 返回推荐结果
return data['title'].iloc[movie_indices]
# 测试
get_recommendations('The Dark Knight')
```
这个程序的输入是一个电影标题,输出是与该电影最相关的前10个电影标题。该程序使用了TF-IDF向量化和余弦相似度计算进行推荐。需要注意的是,关键词的质量对推荐结果有很大的影响,因此需要根据实际情况进行优化。
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