python电影推荐系统

好的，我可以为您介绍一下基于Python的电影推荐系统。

首先，您需要一个数据集，可以使用IMDb电影数据集或MovieLens数据集等。然后，您可以使用Python中的pandas和numpy库来清理和处理数据。接下来，您可以使用scikit-learn库中的推荐算法，如协同过滤或基于内容的推荐算法，来为用户推荐电影。

以下是一个简单的示例代码，使用基于内容的推荐算法：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载电影数据集
movies_df = pd.read_csv('movies.csv')
ratings_df = pd.read_csv('ratings.csv')

# 创建电影特征矩阵
movies_df['genres'] = movies_df['genres'].str.split('|')
movies_df = movies_df.drop('title', 1)
movies_df = movies_df.join(pd.get_dummies(movies_df['genres'].apply(pd.Series).stack()).sum(level=0))
movies_df = movies_df.drop('genres', 1)
movies_features_df = movies_df.drop('movieId', 1)

# 计算电影相似性矩阵
movie_similarity_matrix = cosine_similarity(movies_features_df)

# 为用户推荐电影
def get_movie_recommendations(user_ratings):
    user_ratings_df = pd.DataFrame(user_ratings, columns=['rating'])
    user_ratings_df['movieId'] = user_ratings.keys()
    user_features_df = movies_features_df[movies_features_df.index.isin(user_ratings_df['movieId'])]
    user_similarity_matrix = cosine_similarity(user_features_df, movies_features_df)
    user_recommendations = np.dot(user_similarity_matrix, ratings_df['rating']) / np.sum(user_similarity_matrix)
    user_recommendations = np.nan_to_num(user_recommendations)
    recommended_movie_ids = np.argsort(-user_recommendations)[:10]
    return movies_df[movies_df['movieId'].isin(recommended_movie_ids)]

这个示例代码使用了基于内容的推荐算法和余弦相似度来计算电影相似性矩阵，并使用用户评分来为用户推荐电影。您可以根据自己的需求进行修改和优化。