def create_popularity_recommendation(train_data,user_id,item_id): train_data_grouped = train_data.groupby([item_id]).agg({user_id:'count'}).reset_index() train_data_grouped.rename(columns = {user_id:'score'},inplace=True) train_data_sort = train_data_grouped.sort_values(['score',item_id], ascending = [0,1]) train_data_sort['Rank'] = train_data_sort['score'].rank(ascending=0, method='first') popularity_recommentation = train_data_sort.head(20) return popularity_recommentation
时间: 2023-05-21 16:07:39 浏览: 228
PopularityPrediction:EE239项目3
这是一个基于流行度的推荐算法函数,使用给定的训练数据(train_data)和用户ID(user_id)、物品ID(item_id),返回一份表示最受欢迎的推荐(popularity recommendation)的数据表。首先,将训练数据按照物品ID分组,计算每个物品ID对应的用户数量并按照数量进行降序排列,然后根据排名生成推荐结果,最后返回前20个结果。
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