python基于协同过滤的商品推荐，要给出详细的表

格和代码实现。

协同过滤是一种基于用户行为的推荐算法，它通过分析用户的历史行为和偏好，找到相似用户或相似商品，从而推荐给用户可能感兴趣的商品。在商品推荐中，协同过滤算法通常分为两种：基于用户的协同过滤和基于商品的协同过滤。

1. 基于用户的协同过滤

基于用户的协同过滤算法主要是通过分析用户对商品的评分来找到相似用户，然后推荐相似用户喜欢的商品给目标用户。下面是一个基于用户的协同过滤的商品推荐的代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')

# 构建用户-商品评分矩阵
ratings_matrix = pd.pivot_table(ratings, values='rating', index='userId', columns='movieId')

# 计算相似度矩阵
similarity_matrix = np.corrcoef(ratings_matrix.T)

# 获取目标用户的评分记录
target_user_ratings = ratings_matrix[target_user_id]

# 获取与目标用户相似的用户列表
similar_users = np.argsort(similarity_matrix[target_user_id])[::-1][:num_similar_users]

# 获取相似用户的评分记录
similar_users_ratings = ratings_matrix[similar_users]

# 计算每个商品的平均评分
mean_ratings = ratings.groupby('movieId')['rating'].mean()

# 计算推荐分数
recommend_scores = ((similar_users_ratings - similar_users_ratings.mean(axis=1).values.reshape(-1,1)) \
                    .dot(similarity_matrix[target_user_id][similar_users].reshape(-1,1))) \
                    .reshape(-1,)

# 过滤已经评分过的商品
already_rated = target_user_ratings[target_user_ratings.notnull()].index
recommend_scores = recommend_scores[~recommend_scores.index.isin(already_rated)]

# 获取推荐列表
recommend_list = recommend_scores.sort_values(ascending=False)[:num_recommendations]

# 输出推荐列表
print(recommend_list)

2. 基于商品的协同过滤

基于商品的协同过滤算法主要是通过分析用户对商品的评分来找到相似商品，然后推荐相似商品给目标用户。下面是一个基于商品的协同过滤的商品推荐的代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')

# 构建商品-用户评分矩阵
ratings_matrix = pd.pivot_table(ratings, values='rating', index='movieId', columns='userId')

# 计算相似度矩阵
similarity_matrix = np.corrcoef(ratings_matrix)

# 获取目标用户评分记录
target_user_ratings = ratings_matrix.T[target_user_id]

# 获取目标用户已评分过的商品列表
already_rated = target_user_ratings[target_user_ratings.notnull()].index

# 获取与已评价商品相似的商品列表
similar_movies = pd.DataFrame()
for movie_id in already_rated:
    similar_movies = similar_movies.append(pd.Series(similarity_matrix[movie_id], name=movie_id))
similar_movies.index = similar_movies.index.map(int)

# 计算推荐分数
recommend_scores = pd.DataFrame(similarity_matrix[already_rated].sum(axis=0), columns=['score'])
recommend_scores.index = ratings_matrix.columns
recommend_scores = recommend_scores.drop(already_rated)
recommend_scores = recommend_scores.join(mean_ratings)
recommend_scores['score'] = recommend_scores['score'] / recommend_scores['score'].max()

# 过滤已经评分过的商品
recommend_scores = recommend_scores[~recommend_scores.index.isin(already_rated)]

# 获取推荐列表
recommend_list = recommend_scores.sort_values(['score', 'rating'], ascending=[False, False])[:num_recommendations]

# 输出推荐列表
print(recommend_list)

以上是基于协同过滤的商品推荐的代码实现，具体实现过程中需要根据具体的数据集和需求做相应的调整和修改。