租房推荐基于内容的推荐算法实现

基于内容的推荐算法在租房推荐中可以用来推荐类似的房源。具体实现步骤如下：

1. 数据收集：收集房源的相关信息，包括房屋面积、租金、房型、所在位置等。

2. 特征提取：将房源信息转化为特征向量，可以使用TF-IDF算法或者词袋模型提取文本特征，使用独热编码提取分类特征。

3. 相似度计算：使用余弦相似度计算房源之间的相似度。

4. 推荐结果生成：根据用户浏览的房源，计算与其最相似的房源并推荐给用户。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 数据收集
data = pd.read_csv('house_data.csv')

# 特征提取
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(data['description'])
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix, tfidf_matrix)

# 相似度计算
def get_recommendations(title, cosine_sim=cosine_sim):
    idx = data[data['title'] == title].index[0]
    sim_scores = list(enumerate(cosine_sim[idx]))
    sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    sim_scores = sim_scores[1:6]
    house_indices = [i[0] for i in sim_scores]
    return data['title'].iloc[house_indices]

# 推荐结果生成
get_recommendations('Beautiful House in Center of City')

在上面的代码中，我们使用TF-IDF算法提取文本特征，使用余弦相似度计算房源之间的相似度，然后根据用户浏览的房源，计算与其最相似的房源并推荐给用户。