解释代码# # 根据余弦相似性建立邻近性矩阵 # ratings_pivot=ratings.pivot('user','movie_id','rating') # ratings_pivot.fillna(value=0) # m,n=ratings_pivot.shape # userdist=np.zeros([m,m]) # for i in range(m): # for j in range(m): # userdist[i,j]=np.dot(ratings_pivo

这段代码是利用余弦相似性建立邻近性矩阵的一种实现方式。

首先，代码读取了一个包含用户对电影评分数据的DataFrame对象ratings，然后将这个DataFrame对象转换为一个矩阵ratings_pivot，其中每行代表一个用户，每列代表一部电影，矩阵中的每个元素代表用户对电影的评分。fillna函数用0填充了矩阵中的缺失值。

接下来，代码定义了一个m x m的二维数组userdist，用于存储用户间的相似度。对于每一对用户i和j，代码计算了它们的余弦相似度，并将结果存储在userdist[i,j]中。余弦相似度的计算方式是将每个用户对应的评分向量看作是一个向量，然后计算它们之间的余弦相似度。具体来说，代码使用了numpy库的dot函数计算了两个向量之间的点积，然后将点积除以两个向量的模长的乘积，得到了余弦相似度。

最后，代码返回了userdist数组，即用户间的相似度矩阵。这个矩阵可以用于推荐系统中的基于用户的协同过滤算法，例如找到与某个用户最相似的一组用户，然后根据这组用户的评分来预测该用户对某个电影的评分。