基于用户协同过滤的电影评分预测实战

本文主要介绍了推荐系统Lambda架构中的一个重要组成部分——基于用户和物品的协同过滤技术在电影评分预测中的应用。Lambda架构，通常用于处理实时和批处理数据流，特别适合于推荐系统，因为它能够实现实时推荐和个人化服务。 在文章的第1.4节“基于协同过滤的电影推荐”部分，学习目标有两个： 1. **用户基于协同过滤（User-Based Collaborative Filtering, UBCF）**：通过分析用户的行为历史和评价，找到与目标用户行为相似的其他用户，然后根据这些相似用户对同一电影的评分预测目标用户可能的评分。例如，假设我们要预测用户1对电影1的评分，会计算出用户1与其他用户的相似度，并利用这些相似度加权平均他们的评分作为预测值。 具体步骤包括： - 从MovieLens Latest Datasets Small下载数据集，这里推荐使用ml-latest-small.zip，因其数据量小，适合本地开发。 - 加载ratings.csv，转化为用户-电影评分矩阵，这样可以方便地分析用户对不同电影的喜好。 - 计算用户之间的相似度矩阵，如皮尔逊相关系数，表示用户之间评分的相似性。 2. **物品基于协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering, IBCF）**：这种方法则是根据物品本身的属性和用户的喜好来预测评分。它会找到与目标电影特征相近的其他电影，然后根据用户对这些电影的评分来预测目标电影的评分。 文章详细介绍了如何通过Python代码实现用户相似度的计算以及基于用户1的预测评分。预测用户对特定物品评分的过程涉及到计算用户间相似度矩阵、选择相似用户群体以及基于相似度和已有评分进行加权平均。 总结来说，本篇内容重点在于实践应用，通过Lambda架构下的协同过滤技术，优化了电影评分预测的准确性和实时性，适用于大规模用户和物品的推荐系统场景。通过实际操作，读者可以理解协同过滤原理在推荐系统中的作用，以及如何将其融入到实际项目中。