个性化推荐系统：Python代码实现与电影评分分析

本篇文章介绍了一个简单的电影推荐系统源码，主要基于用户协同过滤（User-based Collaborative Filtering）算法，用于在电影推荐场景中实现个性化推荐。在互联网时代，海量信息使得推荐系统成为帮助用户高效发现兴趣内容的重要工具。 首先，代码导入了必要的数学库`math`和`operator`，这两个库在计算皮尔逊相关系数时会用到。`UserCf`类定义了主要功能，包括： 1. `__init__(self, data)`: 类的初始化方法，接受一个包含用户评分数据的字典作为输入，存储用户的行为数据。 2. `getItems(self, username1, username2)`: 此方法用于获取指定两个用户的所有评分信息，便于后续分析，但这里仅为调试提供一个基本接口。 3. `pearson(self, user1, user2)`: 实现了计算两个用户之间基于评分的皮尔逊相关系数。皮尔逊相关系数是一种衡量两个变量线性关系强度的统计指标，范围在-1到1之间。通过遍历用户1的评分数据，找出存在于用户2中的评分项目，然后计算分子（sumXY）、分母（denominator）以及最终的相关系数r。 4. `nearestUser(self, username, n=1)`: 此方法计算当前用户与数据库中其他用户的距离，找到最接近的n个用户。这里使用的是距离度量，可能是基于皮尔逊相关系数的负值，因为相似度通常取正值，而相关系数越接近-1表示越不相似。计算出每个用户的相似度后，将结果存储在字典`distances`中。 这个源码的核心思想是根据用户间的评分相似性来推荐电影。通过比较用户A和B的评分，可以判断他们对电影的喜好是否有共通之处，从而推断出用户A可能也会喜欢用户B已经评分的电影。这种基于邻近用户的推荐策略简单易懂，适用于小型或初学者级别的推荐系统开发。然而，对于大规模的在线推荐系统，可能还需要考虑扩展性、实时性、新颖性和冷启动等问题，并可能结合其他推荐技术如矩阵分解、深度学习等进行优化。