功能描述:电影推荐 from random import randrange #模拟已有历史数据,{用户名:{喜欢的电影名单}} data= {'user'+str(i): {'film'+str(randrange(1,15))forj inrange(randrange(15))} for i in range(10)} print('历史数据:') for u, f in data.items () : print(u,f,sep=': ') #待测用户曾经看过并感觉不错的电影user = {'film1', 'film2', 'film3'} similarusers = sorted(data.items(), key=lambda item: len(item[1]&user))print("相似用户排序为: ") for item in similarusers:print(item) #查找与待测用户最相似的用户和Ta喜欢看的电影 similarUser, films = max(, key=1ambda item: len(item[1]&user))print(’和您最相似的用户是: ',similarUser) print('Ta最喜欢看的电影是:',films) print('Ta看过的电影中您还没看过的有: ',

时间: 2023-02-06 10:15:30 浏览: 111
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电影推荐系统:根据用户偏好推荐电影的应用程序

这是一个使用 Python 编写的程序,它使用了 random 模块中的 randrange 函数。randrange 函数用于在一个范围内生成一个随机整数。在这个例子中,我们可以假设这个程序使用了 randrange 函数来生成一个随机整数,并将其用作电影推荐的索引。但是,没有提供更多的上下文信息,无法确定这个程序的确切功能。
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编写代码设计一个根据已有电影数据的用户评分,对某用户进行最感兴趣电影的推荐。 (1)首先需要生成数据模拟(也可以使用真实数据)多人对多个电影的打分(1-6 分)。 默认10个用户,总共15部电影。每个用户至少评3部,最多10部电影。 (2)然后根据这些数据对某用户 A 进行推荐。推荐规则为:在已有数据中选择与该用户 A 的爱好最相似的用户 B,然后从最相似的用户 B 已看过但用户 A 还没看过的电影中选择用户 B 打分最高的电影推荐给用户 A。 相似度的计算标准为:1)两个用户共同打分过的电影越多,越相似;2)两个用户对共同打分的电影的打分越接近,越相似。 (3)使用tkinter实现GUI编程。from random import seed,randrange # 模拟历史电影打分数据 seed(2050) data = {'user'+str(i):{'film'+str(randrange(1, 15)):randrange(1, 6) for j in range(randrange(3, 10))} for i in range(10)} #print(data) # 当前用户打分数据 user = {'film'+str(randrange(1, 15)):randrange(1,6) for i in range(5)} #print(user) # 基于用户的协同过滤算法原理: # 两个用户共同打分的电影最多,并且所有电影打分差值的平方和最小 f = lambda item:(-len(item[1].keys()&user), sum(((item[1].get(film)-user.get(film))**2 for film in user.keys()&item[1].keys()))) # 寻找最相似的用户及其对电影打分情况 similarUser, films = min(data.items(), key=f) #print(similarUser, films) print('known data'.center(50, '=')) print(data) print('current user'.center(50, '=')) print(user) print('most similar user and his films'.center(50, '=')) print(similarUser, films, sep=':') print('recommended film'.center(50, '=')) # 在当前用户没看过的电影中选择打分最高的进行推荐 将以上代码根据要求完善

解释下列代码 import numpy as np import pandas as pd #数据文件格式用户id、商品id、评分、时间戳 header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open( "u.data", "r") as file_object: df=pd.read_csv(file_object,sep='\t',names=header) #读取u.data文件 print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Mumber of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity #计算用户相似度 user_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity.shape) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于用户相似度矩阵的 if type == 'user': mean_user_ratings = ratings.mean(axis=1) ratings_diff = (ratings - mean_user_ratings[:, np.newaxis] ) pred =mean_user_ratings[:, np.newaxis] + np.dot(similarity, ratings_diff)/ np.array( [np.abs(similarity).sum(axis=1)]).T print(u"预测值: ", pred.shape) return pred user_prediction = predict(train_data_matrix, user_similarity, type='user') print(user_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) print('User-based CF RMSE: ' + str(rmse(user_prediction, test_data_matrix)))

解释代码import numpy as np import pandas as pd #数据文件格式用户id、商品id、评分、时间戳 header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open( "u.data", "r") as file_object: df=pd.read_csv(file_object,sep='\t',names=header) #读取u.data文件 print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Mumber of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity #计算用户相似度 user_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity.shape) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于用户相似度矩阵的 if type == 'user': mean_user_ratings = ratings.mean(axis=1) ratings_diff = (ratings - mean_user_ratings[:, np.newaxis] ) pred =mean_user_ratings[:, np.newaxis] + np.dot(similarity, ratings_diff)/ np.array( [np.abs(similarity).sum(axis=1)]).T print(u"预测值: ", pred.shape) return pred # 预测结果 user_prediction = predict(train_data_matrix, user_similarity, type='user') print(user_prediction)

逐行分析下面的代码:import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head() data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating') trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75 for ele in data.itertuples(): user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating') if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1 print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len) user_sim_matrix = {} print('Building new-user table ...') new_user = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_user: new_user[new] = set() new_user[new].add(user) print('Build new-user table success!') new_count = len(new_user) print('Total new number = %d' % new_count) print('Build user co-rated users matrix ...') for new, users in new_user.items(): for u in users: for v in users: if u == v: continue user_sim_matrix.setdefault(u, {}) user_sim_matrix[u].setdefault(v, 0) user_sim_matrix[u][v] += 1 print('Build user co-rated users matrix success!') print('Calculating user similarity matrix ...') for u, related_users in user_sim_matrix.items(): for v, count in related_users.items(): user_sim_matrix[u][v] = count / math.sqrt(len(trainSet[u]) * len(trainSet[v])) print('Calculate user similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 3 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for v, wuv in sorted(user_sim_matrix[aim_user].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:k]: for new in trainSet[v]: if new in watched_news: continue rank.setdefault(new, 0) rank[new] += wuv rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

解释下列代码# -*- coding: gbk-*- import numpy as np import pandas as pd header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open("u.data", "r") as file_object: df = pd.read_csv(file_object, sep='\t', names=header) print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Number of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity item_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix.T) print(u" 物品相似度矩阵 :", item_similarity.shape) print(u"物品相似度矩阵: ", item_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于物品相似度矩阵的 if type == 'item': pred = ratings.dot(similarity) / np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)]) print(u"预测值: ", pred.shape) return pred # 预测结果 item_prediction = predict(train_data_matrix, item_similarity, type='item') print(item_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) item_prediction = np.nan_to_num(item_prediction) print('Item-based CF RMSE: ' + str(rmse(item_prediction, test_data_matrix)))

import requests import json import time def get_real_url(room_id): # 获取直播间的真实流媒体地址 url = 'https://api.live.bilibili.com/xlive/web-room/v1/playUrl/playUrl' params = { 'cid': room_id, 'qn': '10000', 'platform': 'web', 'https_url_req': 1, 'ptype': '16', 'reftype': '0', 'ts': int(time.time()) } headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299', 'Referer': f'https://live.bilibili.com/{room_id}' } response = requests.get(url, params=params, headers=headers) response_json = json.loads(response.content.decode('utf-8')) real_url = response_json['data']['durl'][0]['url'] return real_url def get_danmu(room_id): # 获取直播间弹幕 url = f'wss://broadcastlv.chat.bilibili.com:2245/sub' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299', 'Referer': f'https://live.bilibili.com/{room_id}' } real_url = get_real_url(room_id) # 通过websocket连接到B站的弹幕服务器 ws = create_connection(url, headers=headers) # 发送认证消息 uid = int(1e14) + int(2e14 * random.random()) auth_data = { 'uid': uid, 'roomid': room_id, 'protover': 2, 'platform': 'web', 'clientver': '1.14.3', 'type': 2, 'key': real_url.split('?')[1], } auth_json = json.dumps(auth_data).encode('utf-8') ws.send(auth_json) # 循环接收弹幕 while True: try: recv_data = ws.recv() recv_json = json.loads(gzip.decompress(recv_data).decode('utf-8')) # 处理收到的数据 if recv_json['cmd'] == 'DANMU_MSG': danmu = recv_json['info'][1] print(danmu) except Exception as e: print(e)房间号输在哪?

优化:def generate_data(add_user): # 学/工号 id_num = random.randint(100000, 999999) # 姓名 first_names = ['张', '王', '李', '刘', '赵', '陈', '周', '钱', "孙", "吴", "曾", "冯", "陶", "将", "黄", "胡", "朱", "杨", "江", "何"] s_names = ['云', '风', '山', '河', '林', '羽', '行', "雪", '月', '雨', '冰', '雷', '鞥', '时', '文', '代', '格', '台', "发", '方', '欧', '白'] l_names = ['雷', '鞥', '时', '文', '代', '格', '台', "发", '方', '欧', '白'] name = random.choice(first_names) + random.choice(s_names) + random.choice(l_names) # 性别 gender = random.choice(['男', '女']) # 身份 identity = random.choice(["学生"]) # 部门 department = random.choice( ["20230608094700005793941100036910"]) # 手机号 phone_num = '1' + str(random.randint(3, 9)) + ''.join(str(random.randint(0, 9)) for _ in range(9)) id_types = ['身份证', '护照', '驾驶证', '学生证', '工作证'] if add_user: id_type = random.choice(id_types) if id_type == '身份证': id_num = ''.join(str(random.randint(0, 9)) for _ in range(18)) elif id_type == '护照': id_num = ''.join(str(random.randint(0, 9)) for _ in range(9)) elif id_type == '驾驶证': id_num = ''.join(str(random.randint(0, 9)) for _ in range(12)) elif id_type == '学生证': id_num = ''.join(str(random.randint(0, 9)) for _ in range(10)) else: id_num = ''.join(str(random.randint(0, 9)) for _ in range(8)) return [id_num, name, gender, phone_num, identity, department, phone_num, id_type, id_num] else: return [name, gender, identity, department, phone_num]

将下列代码改为对上海证券交易所网站公告爬取from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests headers = { "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.159 Safari/537.36" } def download_pdf(url, code, num, date): print(f'开始下载 data/{code}_{date}_{num}.pdf') resp = requests.get(url, headers=headers) with open(f'E:/深交所pdf/{code}_{date}_{num}.pdf', 'wb') as f: f.write(resp.content) resp.close() print(f'E:/深交所pdf/{code}_{date}_{num}.pdf 下载完毕!') if __name__ == '__main__': domain = 'http://www.sse.cn' with ThreadPoolExecutor(30) as t: with open('target.csv', 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: param = list(line.split()) form = { 'seDate': [param[3], param[3]], 'stock': [param[0]], 'channelCode': ['listedNotice_disc'], 'pageSize': '50', 'pageNum': '1' } # 获取文件列表的url get_file_list_url = 'http://www.sse.com.cn/disclosure/listedinfo/announcement/json/announce_type.json?v=0.9715488799747511' resp = requests.post(get_file_list_url, headers=headers, json=form) # resp.encoding = 'utf-8' # print(resp.json()) js = resp.json() resp.close() tot = 0 for data in js['data']: tot += 1 download_url = domain + f'/api/disc/info/download?id={data["id"]}' t.submit(download_pdf, url=download_url, code=param[0], num=tot, date=param[3]) print("下载完毕!!!") # doc_id = '' # download_url = domain + f'/api/disc/info/download?id={"c998875f-9097-403e-a682-cd0147ce10ae"}' # resp = requests.get(download_url, headers=headers) # with open(f'{"c998875f-9097-403e-a682-cd0147ce10ae"}.pdf', 'wb') as f: # f.write(resp.content) # resp.close()

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