Python3用户协同过滤实战：基于代码的电影推荐

本文主要介绍了如何使用Python 3实现基于用户的协同过滤算法，该方法用于电影推荐系统。协同过滤是一种常用的技术，它通过分析用户的行为和偏好，来推测他们可能对未评级的项目感兴趣。在提供的代码片段中，作者定义了一个名为`CF`的类，该类包含了以下几个关键组件： 1. **初始化函数** (`__init__`)：接受四个参数 - `movies`（一个包含电影ID、标题和类型的列表）、`ratings`（用户对电影的评分数据，包含用户ID、电影ID和评分），以及两个可选参数`k`（邻居数量）和`n`（推荐个数）。`movies`用于存储电影信息，`ratings`用于存储用户评分，`k`用于确定每个用户选择的邻居数量，`n`则用于限制推荐结果的数量。 2. **数据结构**： - `userDict`：存储用户对电影的评分，格式为字典，如`{'3':[('3421',0.8),('1641',0.4),('648',...)]}`，记录了每个用户对其观看过的电影及其评分。 - `ItemUser`：存储对特定电影评分的用户列表。 - `neighbors`：存储用户邻居的列表，用于后续推荐计算。 - `recommandList`：存储推荐列表，包括距离度量和电影ID。 - `recommand`：存储训练集中用户已经评分过的电影ID，与测试集的交集。 - `train_user` 和 `test_user`：用户在训练集和测试集中的电影ID列表。 - `train_rec` 和 `test_rec`：训练集和测试集中的电影评分预测数据集合。 - `forecast`：前`k`个近邻的评分集合，用于计算预测评分。 - `score`：最终的加权平均评分集合，存储预测的电影评分。 - `pre` 和 `z`：用于计算召回率和准确率的指标。 3. **算法流程**： - 通过用户ID查找邻居，计算相似度（如皮尔逊相关系数或余弦相似度）。 - 对于每个用户，找出与之最相似的`k`个邻居。 - 计算每个邻居对未评分电影的平均评分，并根据相似度进行加权。 - 将这些预测评分加入到推荐列表中，并可能进行排序以得到最推荐的`n`部电影。 - 使用召回率和准确率评估推荐系统的性能。 实现协同过滤的关键步骤包括数据预处理（如将数据转换为适当的数据结构）、相似度计算、预测评分的生成和评估。Python 3的优势在于其简洁的语法和丰富的库支持，使得这种算法的实现相对容易。然而，实际应用中可能还需要考虑扩展性、性能优化以及数据稀疏性问题，以确保推荐系统的高效性和准确性。