jupyter推荐系统代码

Jupyter Notebook 通常用于数据分析、机器学习和科学计算等领域，而不是直接用于构建推荐系统。但是，你可以使用Python中的各种库，如Pandas、NumPy、Scikit-learn、LightFM或Surprise等，来实现推荐系统的部分功能。

推荐系统的基本流程可能包括以下几个步骤：

1. 数据预处理：清洗和整理用户行为数据（如浏览历史、购买记录）、用户信息以及物品信息。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('ratings.csv') # 假设你有一个用户-物品评分数据

2. 特征工程：提取用户和物品的特征，如用户ID、物品ID、用户年龄、物品类别等。

user_features = df[['user_id', 'age']]
item_features = df[['item_id', 'category']]

3. 创建用户-物品矩阵：通常使用协同过滤算法，计算相似度或基于内容的相似性。

from surprise import Reader, Dataset, KNNBasic
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(df[['user_id', 'item_id', 'rating']], reader)
algo = KNNBasic()

4. 训练模型：根据数据集训练推荐算法。

algo.fit(data.build_full_trainset())

5. 预测和生成推荐：为每个用户生成推荐列表。

predictions = algo.test(data.build_testset())
top_items = [item for _, item in predictions[:10]]

6. 可视化结果：使用Matplotlib或Seaborn展示用户的历史行为和推荐结果。

如果你想要在Jupyter Notebook中搭建完整的推荐系统，你可能还需要考虑使用专门的推荐库，比如LightFM、Surprise或者Spotify的Annoy等。

相关问题：
1. 在构建推荐系统时，如何选择合适的相似度计算方法？
2. Jupyter Notebook是否支持实时更新和反馈用户行为后的推荐结果？
3. 如何评估推荐系统的性能？常用的评估指标有哪些？