用python 和vue 实现协同过滤 的推荐算法，具体代码 实例

您好，我可以为您提供一些关于协同过滤推荐算法的 Python 和 Vue 实现代码示例。但是在这里聊天窗口中添加大量的代码可能会有一些不便，如果您需要，我可以发送给您一个链接，其中包含这段代码并且详情十分全面。在这里，让我简要介绍一下实现协同过滤推荐算法的步骤：

1. 收集数据：需要有一个用户评分数据集，通常这个数据集包含着一组用户和他们对某些项目的评分。

2. 构建项目数量矩阵：由于有多种协同过滤算法，此处不再赘述，这里将会使用经典的基于用户的协同过滤算法。该算法需要使用一个项目数量矩阵，该矩阵包含着所有项目项和它们在用户评分数据集中出现的次数。

3. 计算相似度矩阵：对于每个用户，在用户评分数据集中找到它们共同评分的项目项，并计算这些项目的相似程度。通常使用皮尔逊相关系数或余弦相似度计算相似度。

4. 为每个用户做出预测：对于没有评分的项目，通过相似度矩阵和用户评分数据集来预测它们的评分。

下面是 Python 中实现基于用户的协同过滤推荐算法的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 收集数据
ratings_data = pd.read_csv('path/to/ratings.csv')
movies_data = pd.read_csv('path/to/movies.csv')

# 构建项目数量矩阵
ratings_data['movie_title'] = ratings_data.merge(movies_data, on='movieId')['title']
item_matrix = ratings_data.pivot_table(index='userId', columns='movie_title', values='rating')

# 计算相似度矩阵
item_sim_matrix = item_matrix.corr(method='pearson', min_periods=50)

# make recommendations
def recommendation_engine(user_id):
    # 获取该用户对电影的评分
    user_ratings = item_matrix.loc[user_id].dropna()

    # 获取与该用户评分过的电影相似的其他电影
    similar_items = pd.DataFrame()
    for title, rating in user_ratings.iteritems():
        similar_items = similar_items.append(item_sim_matrix[title].dropna().apply(lambda x: (x, rating)), ignore_index=True)

    # 计算加权平均分，并过滤掉该用户已评分的电影
    sim_sums = similar_items.groupby(similar_items.index).apply(lambda x: sum(x[0] * x[1]) / x[0].sum())
    sim_sums = sim_sums[~sim_sums.index.isin(user_ratings.index)]

    # 获取前 5 个推荐电影并返回电影名称列表
    top_sims = sim_sums.sort_values(ascending=False).head(5)
    top_movies = movies_data.loc[movies_data['title'].isin(top_sims.index)]['title'].tolist()

    return top_movies

下面是 Vue 中实现基于用户的协同过滤推荐算法的示例代码：

<script>
import axios from 'axios'

export default {
  data () {
    return {
      userId: '',
      recommendedMovies: []
    }
  },
  methods: {
    makeRecommendation () {
      axios.get('/recommendation', { params: { user_id: this.userId } }).then(res => {
        this.recommendedMovies = res.data.movies
      })
    }
  }
}
</script>

上面的 Vue 模板中定义了一个 userId 属性和一个 recommendedMovies 属性，并且定义了一个 makeRecommendation 方法去获取推荐电影。该方法会向后端发送一个 GET 请求，该请求会带有用户 ID 信息。后端代码会接收到该请求，进而调用相应的协同过滤推荐函数，然后将电影名字列表返回给前端。

希望这些代码例子可以帮助您学习协同过滤推荐算法的实现。