基于kmeans的协同过滤python实现
时间: 2023-05-17 09:01:26 浏览: 91
k-means 是一种聚类算法,可以将数据进行分组。协同过滤是一种重要的推荐算法,利用了用户与物品之间的关系。本文将介绍如何结合 k-means 算法实现协同过滤。
具体实现步骤如下:
1. 首先读取用户-物品评分矩阵,将之转化为用户-物品的评分矩阵,同时将评分转化为 0 或 1,表示用户是否选择了该物品。
2. 然后对用户与物品的评分矩阵进行 k-means 聚类,得到每个用户所属的簇。
3. 针对每个簇,将其内的所有物品进行求和,得到每个物品在该簇内所得到的得分。
4. 根据得分进行排序,输出该簇内排名前面的物品作为推荐物品。
Python 代码实现如下:
```python
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取评分矩阵,并转化为用户-物品的矩阵
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')
user_item_matrix = ratings.pivot_table(index='userId', columns='movieId', values='rating', fill_value=0)
# 将评分转化为是否选择该物品
user_item_binary = user_item_matrix.applymap(lambda x: 1 if x > 0 else 0)
# 计算用户聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5).fit(user_item_binary)
# 针对每个簇,推荐得分最高的物品
for i in range(5):
cluster = kmeans.labels_ == i
scores = user_item_matrix[cluster].sum()
top_items = scores.sort_values(ascending=False)[:10].index
print(f'Cluster {i}: ', top_items)
```
上述代码中,通过聚类将用户分为 5 个簇,然后针对每个簇,推荐得分最高的 10 个物品。可以将推荐结果输出,供用户参考。
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