基于用户的协同过滤py

thon代码示例：

1. 导入必要的库

import numpy as np
import pandas as pd

2. 加载数据集

# 加载用户-物品评分矩阵
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')

# 加载用户信息
users = pd.read_csv('users.csv')

# 加载物品信息
items = pd.read_csv('items.csv')

3. 构建用户-物品评分矩阵

# 构建用户-物品评分矩阵
rating_matrix = ratings.pivot(index='user_id', columns='item_id', values='rating')
rating_matrix.fillna(0, inplace=True)

# 将用户-物品评分矩阵转换为numpy数组
rating_matrix = rating_matrix.values

4. 计算物品相似度矩阵

# 计算物品相似度矩阵
item_similarity = np.corrcoef(rating_matrix.T)

5. 定义推荐函数

def recommend_items(user_id, rating_matrix, item_similarity, n=10):
    """
    基于用户的协同过滤推荐函数
    :param user_id: 用户ID
    :param rating_matrix: 用户-物品评分矩阵
    :param item_similarity: 物品相似度矩阵
    :param n: 推荐物品数量
    :return: 推荐物品ID列表
    """
    # 获取用户未评分的物品ID列表
    unrated_items = np.where(rating_matrix[user_id] == 0)[0]

    # 计算用户已评分物品与所有未评分物品的相似度，取相似度最高的n个物品
    item_scores = np.dot(rating_matrix[:, unrated_items], item_similarity)
    top_n_items = unrated_items[np.argsort(item_scores[user_id, :])][-n:]

    return top_n_items

6. 测试推荐函数

# 获取用户ID为1的推荐物品
user_id = 1
recommended_items = recommend_items(user_id, rating_matrix, item_similarity)

# 输出推荐物品ID列表
print(recommended_items)

以上就是基于用户的协同过滤推荐算法的Python代码示例。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体的场景和数据进行调整和优化。