使用python基于用户的协同过滤算法写一段对包含用户id及用户所浏览的商品id两列的数据集中的用户做商品推荐

好的，我可以给你一个基于Python的简单的用户协同过滤推荐算法。这里假设你的数据集已经包含了用户ID和浏览的商品ID。

首先，我们需要将数据集转换成一个用户-商品矩阵。这可以方便地使用pandas库完成：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_dataset.csv')
user_item_matrix = data.pivot_table(index='user_id', columns='item_id', values='rating')

接下来，我们可以计算用户之间的相似度。这里我们使用余弦相似度作为相似性度量：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

user_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix)

然后，我们可以使用用户相似性矩阵来预测用户对未浏览商品的评分，并推荐最高评分的商品：

def get_user_recommendations(user_id, user_item_matrix, user_similarity, top_n=5):
    # 找到用户之间的相似度
    sim_scores = list(enumerate(user_similarity[user_id]))
    # 按相似度排序
    sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    # 取出前n个最相似的用户
    sim_scores = sim_scores[1:top_n+1]
    # 找到这些用户喜欢的商品
    similar_users = [i[0] for i in sim_scores]
    similar_items = user_item_matrix.loc[similar_users].sum().dropna()
    # 找到用户还没浏览过的商品
    user_items = user_item_matrix.loc[user_id].dropna().index
    recommendations = similar_items.drop(user_items).sort_values(ascending=False).head(top_n)
    return recommendations

现在，我们可以为每个用户生成推荐列表：

recommendations = {}
for user_id in user_item_matrix.index:
    recommendations[user_id] = get_user_recommendations(user_id, user_item_matrix, user_similarity)

这样，我们就可以为每个用户生成一个包含最高评分的商品列表了。你可以根据需要对这个简单的推荐算法进行修改和改进。