基于用户商品推荐算法源码详细
时间: 2023-10-30 13:06:14 浏览: 48
介绍
用户商品推荐算法是一种常用的推荐系统算法,它通过分析用户历史行为数据和商品属性数据,为用户推荐可能感兴趣的商品。
本文将介绍基于用户商品推荐算法的源码实现。具体来说,我们将使用Python编写一个基于协同过滤的推荐系统,该算法可以解决用户-商品矩阵中的稀疏性问题,并为用户推荐可能感兴趣的商品。
算法实现
我们将使用Python中的pandas库和scikit-learn库来实现基于用户商品推荐算法。
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
```
然后,我们需要读取用户历史行为数据和商品属性数据,并将它们合并为一个用户-商品矩阵:
```python
user_behavior = pd.read_csv('user_behavior.csv')
item_attributes = pd.read_csv('item_attributes.csv')
user_item_matrix = pd.merge(user_behavior, item_attributes, on='item_id')
user_item_matrix = user_item_matrix.pivot_table(index='user_id', columns='item_id', values='rating', fill_value=0)
```
接下来,我们需要计算用户之间的相似度。我们使用余弦相似度作为相似度的度量方法:
```python
user_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix)
user_similarity = pd.DataFrame(user_similarity, index=user_item_matrix.index, columns=user_item_matrix.index)
```
然后,我们可以为每个用户推荐可能感兴趣的商品。我们首先选择与该用户相似度最高的k个用户,然后从这些用户喜欢的商品中选择该用户还没有喜欢过的商品:
```python
def recommend_items(user_id, k=5, n=10):
similar_users = user_similarity[user_id].sort_values(ascending=False)[1:k+1]
similar_items = user_item_matrix.loc[similar_users.index, :]
similar_items = similar_items.sum(axis=0)
similar_items = similar_items[similar_items == 0].index
user_items = user_item_matrix.loc[user_id, :]
user_items = user_items[user_items == 0].index
recommended_items = set(similar_items) & set(user_items)
recommended_items = list(recommended_items)[:n]
return recommended_items
```
最后,我们可以为每个用户生成推荐列表:
```python
recommendations = {}
for user_id in user_item_matrix.index:
recommendations[user_id] = recommend_items(user_id)
```
完整代码
```python
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
user_behavior = pd.read_csv('user_behavior.csv')
item_attributes = pd.read_csv('item_attributes.csv')
user_item_matrix = pd.merge(user_behavior, item_attributes, on='item_id')
user_item_matrix = user_item_matrix.pivot_table(index='user_id', columns='item_id', values='rating', fill_value=0)
user_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix)
user_similarity = pd.DataFrame(user_similarity, index=user_item_matrix.index, columns=user_item_matrix.index)
def recommend_items(user_id, k=5, n=10):
similar_users = user_similarity[user_id].sort_values(ascending=False)[1:k+1]
similar_items = user_item_matrix.loc[similar_users.index, :]
similar_items = similar_items.sum(axis=0)
similar_items = similar_items[similar_items == 0].index
user_items = user_item_matrix.loc[user_id, :]
user_items = user_items[user_items == 0].index
recommended_items = set(similar_items) & set(user_items)
recommended_items = list(recommended_items)[:n]
return recommended_items
recommendations = {}
for user_id in user_item_matrix.index:
recommendations[user_id] = recommend_items(user_id)
```