基于python实现个性化推荐代码
时间: 2024-05-03 07:20:48 浏览: 20
好的,以下是一个基于 Python 实现的个性化推荐代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 读取用户和物品的评分数据
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')
# 将评分数据转换为用户-物品评分矩阵
ratings_matrix = ratings.pivot_table(index='userId', columns='movieId', values='rating')
# 计算用户之间的相似度
user_similarity = cosine_similarity(ratings_matrix)
# 选择一个用户,推荐他可能感兴趣的电影
user_id = 1
similar_users = user_similarity[user_id-1].argsort()[::-1][1:]
# 推荐前10部电影
recommendations = []
for user in similar_users:
for movie in ratings_matrix.iloc[user].index:
if pd.isnull(ratings_matrix.loc[user][movie]) and movie not in recommendations:
recommendations.append(movie)
if len(recommendations) == 10:
break
if len(recommendations) == 10:
break
print('以下是您可能感兴趣的电影:')
print(recommendations)
```
希望能够帮助您实现个性化推荐!现在,请问您还有什么问题需要我回答吗?
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