基于机器学习的电影推荐系统设计与实现用python给出一个模板代码

基于机器学习的电影推荐系统通常采用协同过滤算法（Collaborative Filtering），其中Python是一种非常流行的实现工具。以下是使用Python和一些常用库如Pandas、NumPy、Surprise和Scikit-Learn构建简单推荐系统的模板代码：

# 导入所需库
import pandas as pd
from surprise import Reader, Dataset, KNNBasic
from surprise.model_selection import cross_validate

# 1. 数据预处理
# 假设数据集是一个CSV文件，包含用户ID、电影ID和评分
data = pd.read_csv('movie_ratings.csv')

# 创建Reader实例并指定评级数据格式
reader = Reader(rating_scale=(1, 5)) # 假定评分范围1到5

# 将数据转换为 Surprise 的数据结构
ratings_data = Dataset.load_from_df(data[['user_id', 'movie_id', 'rating']], reader)

# 2. 训练模型 - KNN基本算法
knn_model = KNNBasic()

# 使用交叉验证评估模型性能
cross_val_results = cross_validate(knn_model, ratings_data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5)

# 3. 预测和推荐
def get_recommendations(user_id):
    predictions = knn_model.predict(user_id, ratings_data.to_dict()['users'].get(user_id), k=20) # 获取前20个推荐
    recommendations = [( movie['item_id'], movie['估计得分']) for movie in predictions]
    return recommendations

# 使用用户ID获取推荐
recommended_movies = get_recommendations(1)

注意，这只是一个基础框架，实际项目中可能需要对数据进行更详细的清洗和特征工程，比如考虑时间因素、用户的行为序列等。此外，还可以尝试其他推荐算法，如SVD、LightFM等，并优化超参数。