基于SOM的电影的个性化推荐代码
时间: 2024-05-16 18:14:54 浏览: 17
以下是一个基于SOM的电影个性化推荐代码的示例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from minisom import MiniSom
# 加载电影数据集
movies_df = pd.read_csv('movies.csv')
ratings_df = pd.read_csv('ratings.csv')
# 合并电影和评分数据集
merged_df = pd.merge(movies_df, ratings_df)
# 创建一个评分矩阵
ratings_matrix = merged_df.pivot_table(index='userId', columns='title', values='rating')
# 用均值填充缺失值
ratings_matrix = ratings_matrix.apply(lambda x: x.fillna(x.mean()), axis=1)
# 训练SOM模型
som_shape = (10, 10)
input_len = len(ratings_matrix.columns)
som = MiniSom(*som_shape, input_len=input_len, sigma=1.0, learning_rate=0.5)
som.random_weights_init(ratings_matrix.values)
som.train_random(ratings_matrix.values, 100)
# 为每个电影找到最佳匹配单元
winners = np.zeros((len(ratings_matrix.columns), 2))
for i, row in enumerate(ratings_matrix.columns):
winners[i] = som.winner(ratings_matrix[row].values)
# 找到每个单元的电影
movie_coordinates = {}
for i in range(som_shape[0]):
for j in range(som_shape[1]):
movie_coordinates[(i, j)] = []
for i, movie in enumerate(ratings_matrix.columns):
movie_coordinates[tuple(winners[i])] += [movie]
# 获取电影推荐
def get_recommendations(movie_name):
# 找到最佳匹配单元
winner_coords = som.winner(ratings_matrix[movie_name].values)
# 获取相邻单元的电影
recommended_movies = set()
for i in range(som_shape[0]):
for j in range(som_shape[1]):
if np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(winner_coords)) < 2:
recommended_movies.update(set(movie_coordinates[(i, j)]))
# 移除已经看过的电影
watched_movies = set(ratings_matrix.columns[ratings_matrix.loc[1].notna()])
recommended_movies -= watched_movies
# 返回推荐的电影
return recommended_movies
```
在这个示例中,我们首先加载了电影和评分数据集,然后创建了一个评分矩阵。我们使用均值来填充缺失值,以便我们可以使用SOM模型进行训练。接下来,我们使用MiniSom库训练了一个SOM模型,并找到每个电影的最佳匹配单元。然后,我们为每个单元找到了电影坐标,并使用这些坐标来推荐相邻单元的电影。最后,我们从推荐的电影中删除已经看过的电影,并返回推荐的电影。
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