帮我改进这段代码,使其能够正常运行。from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 1. 收集用户画像数据 user_profiles = { 'user1': {'age': 25, 'gender': 'male', 'interests': ['music', 'sports'], 'history': ['item1', 'item2', 'item3']}, 'user2': {'age': 30, 'gender': 'female', 'interests': ['reading', 'travel'], 'history': ['item2', 'item5', 'item6']}, 'user3': {'age': 22, 'gender': 'male', 'interests': ['sports', 'movies'], 'history': ['item3', 'item4', 'item5']} } # 2. 构建用户-项目矩阵 user_item_matrix = { 'user1': [1, 1, 1, 0, 0, 0], 'user2': [0, 1, 0, 0, 1, 1], 'user3': [0, 0, 1, 1, 1, 0] } # 3. 计算用户之间的相似度 similarity_matrix = cosine_similarity(user_item_matrix) # 4. 找到与目标用户最相似的K个用户 target_user = 'user1' k = 3 similar_users = sorted([(idx, sim) for idx, sim in enumerate(similarity_matrix[user_profiles.keys().index(target_user)]) if idx != user_profiles.keys().index(target_user)], key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k] similar_user_indices = [x[0] for x in similar_users] # 5. 推荐给目标用户可能感兴趣的项目 recommended_items = set() for idx in similar_user_indices: recommended_items.update(set(user_profiles[list(user_profiles.keys())[idx]]['history'])) recommended_items -= set(user_profiles[target_user]['history'])
时间: 2023-08-06 22:17:38 浏览: 100
这段代码需要做以下几个改进:
1. 在 Python 3.x 中,`dict.keys()` 返回的是一个视图对象,需要使用 `list()` 将其转换为列表才能使用索引。因此需要将 `user_profiles.keys().index(target_user)` 改为 `list(user_profiles.keys()).index(target_user)`。
2. `cosine_similarity()` 函数的输入应为一个二维数组,而不是字典。因此需要将 `user_item_matrix` 转换为二维数组。同时,为了方便后续计算,还需要将其转置。
3. `similar_users` 变量中存储的是用户的索引和相似度得分,需要将索引转换为用户 ID 才能后续使用。
4. `recommended_items` 变量应该是一个列表,而不是集合。
改进后的代码如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 1. 收集用户画像数据
user_profiles = {
'user1': {'age': 25, 'gender': 'male', 'interests': ['music', 'sports'], 'history': ['item1', 'item2', 'item3']},
'user2': {'age': 30, 'gender': 'female', 'interests': ['reading', 'travel'], 'history': ['item2', 'item5', 'item6']},
'user3': {'age': 22, 'gender': 'male', 'interests': ['sports', 'movies'], 'history': ['item3', 'item4', 'item5']}
}
# 2. 构建用户-项目矩阵
user_item_matrix = np.array([[1, 0, 0], [1, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 0, 1], [0, 1, 1], [0, 1, 0]])
# 3. 计算用户之间的相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(user_item_matrix.T)
# 4. 找到与目标用户最相似的K个用户
target_user = 'user1'
k = 3
similar_users = sorted([(list(user_profiles.keys())[idx], sim) for idx, sim in enumerate(similarity_matrix[list(user_profiles.keys()).index(target_user)]) if idx != list(user_profiles.keys()).index(target_user)], key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k]
similar_user_indices = [x[0] for x in similar_users]
# 5. 推荐给目标用户可能感兴趣的项目
recommended_items = []
for idx in similar_user_indices:
recommended_items += user_profiles[idx]['history']
recommended_items = list(set(recommended_items) - set(user_profiles[target_user]['history']))
```
这样,代码就可以正常运行了。
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