实战情报大数据实现个性化视频推荐的代码

实现个性化视频推荐的代码会比较复杂，需要涉及到数据的收集、清洗、建模和推荐算法的实现。下面是一个简单的代码示例，仅供参考：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 读取用户行为数据
user_data = pd.read_csv("user_data.csv")

# 构建用户-视频矩阵
user_video_matrix = user_data.pivot_table(index='user_id', columns='video_id', values='rating')

# 填充缺失值，表示用户未对该视频进行评分
user_video_matrix = user_video_matrix.fillna(0)

# 计算用户-视频的余弦相似度
user_sim_matrix = cosine_similarity(user_video_matrix)

# 定义推荐函数
def recommend_videos(user_id, user_sim_matrix, user_video_matrix, top_k=10):
    # 找到与目标用户相似度最高的用户
    sim_users = user_sim_matrix[user_id]
    top_sim_users = sim_users.argsort()[-top_k-1:-1][::-1]
    
    # 从相似用户中推荐未观看过的视频
    user_videos = user_video_matrix.loc[user_id]
    recommendations = []
    for user in top_sim_users:
        sim = sim_users[user]
        sim_user_videos = user_video_matrix.loc[user]
        for video in sim_user_videos.index:
            if user_videos[video] == 0 and sim_user_videos[video] > 0:
                recommendations.append((video, sim*sim_user_videos[video]))
    
    # 按照推荐分数排序
    recommendations = sorted(recommendations, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    return recommendations[:top_k]

# 示例：对用户1进行视频推荐
recommendations = recommend_videos(user_id=1, user_sim_matrix=user_sim_matrix, user_video_matrix=user_video_matrix, top_k=10)
print(recommendations)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际实现中需要根据数据来源和推荐算法的具体情况进行相应的调整和优化。