第三方推荐算法库surprise实现根据语义的推荐系统代码

以下是使用surprise实现根据语义的推荐系统的代码示例：

首先，需要安装surprise库：

!pip install scikit-surprise

然后，加载数据集：

from surprise import Dataset

# 加载数据集
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')

接下来，定义相似度计算函数：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from scipy import sparse

# 定义相似度计算函数
def semantic_similarity(data):
    # 将评分矩阵转换为稀疏矩阵
    ratings = sparse.csr_matrix((data['rating'], (data['user_id'], data['item_id'])))
    # 计算物品相似度矩阵
    item_similarity = cosine_similarity(ratings.T)
    return item_similarity

然后，使用surprise提供的KNNBaseline算法计算推荐结果：

from surprise import KNNBaseline

# 计算物品相似度矩阵
item_similarity = semantic_similarity(data)

# 使用KNNBaseline算法计算推荐结果
algo = KNNBaseline(sim_options={'user_based': False, 'name': 'cosine', 'min_support': 5}, verbose=False)
algo.fit(data.build_full_trainset())

最后，可以使用predict函数进行推荐：

# 预测用户对某个物品的评分
user_id = 1
item_id = 1
rating = algo.predict(user_id, item_id)
print(rating.est)

需要注意的是，以上代码仅为示例，实际应用中需要根据数据集和需求进行相应的调整。