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智能推荐系统:协同过滤推荐算法_15.实践项目:构建一个简单的协同过滤推荐系统.docx

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实践项目:构建一个简单的协同过滤推荐系统

在前一节中,我们已经介绍了协同过滤推荐算法的基本原理和应用场景。本节将通过一个具体的实践项目,帮助读者理解如何从零开始构建一个简单的协同过滤推荐系统。我们将使用Python和一些常用的数据科学库来实现这一目标。

1.项目背景

假设我们是一家在线电影租赁平台,用户可以在平台上租借和评分电影。我们的目标是基于用户的历史评分数据,为每个用户推荐他们可能喜欢的电影。这将有助于提升用户体验,增加用户留存率和平台的收入。

2.数据准备

首先,我们需要准备数据。我们使用一个典型的电影评分数据集,例如MovieLens数据集。这个数据集包含用户对电影的评分,可以帮助我们构建推荐系统。

2.1下载数据集

我们从MovieLens官网下载数据集。这里选择一个较小的版本,例如ml-latest-small.zip,以方便本地处理。

importos

importrequests

importzipfile

#下载数据集

url=/datasets/movielens/ml-latest-small.zip

data_dir=data

ifnotos.path.exists(data_dir):

os.makedirs(data_dir)

data_file=os.path.join(data_dir,ml-latest-small.zip)

ifnotos.path.exists(data_file):

response=requests.get(url)

withopen(data_file,wb)asf:

f.write(response.content)

#解压数据集

withzipfile.ZipFile(data_file,r)aszip_ref:

zip_ref.extractall(data_dir)

2.2数据加载

我们将使用Pandas库来加载和处理数据。

importpandasaspd

#加载数据

ratings_file=os.path.join(data_dir,ratings.csv)

ratings=pd.read_csv(ratings_file)

movies_file=os.path.join(data_dir,movies.csv)

movies=pd.read_csv(movies_file)

#查看数据

print(ratings.head())

print(movies.head())

2.3数据预处理

为了更好地进行协同过滤,我们需要对数据进行一些预处理,例如创建用户-电影评分矩阵。

#创建用户-电影评分矩阵

user_movie_matrix=ratings.pivot(index=userId,columns=movieId,values=rating).fillna(0)

print(user_movie_matrix.head())

3.协同过滤算法实现

3.1用户-用户协同过滤

用户-用户协同过滤基于相似用户的行为来推荐电影。我们使用余弦相似度来计算用户之间的相似度。

3.1.1计算用户相似度

fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity

#计算用户之间的相似度

user_similarity=cosine_similarity(user_movie_matrix)

user_similarity_df=pd.DataFrame(user_similarity,index=user_movie_matrix.index,columns=user_movie_matrix.index)

print(user_similarity_df.head())

3.1.2生成推荐

基于用户相似度,我们可以为每个用户生成推荐列表。

defuser_based_recommendations(user_id,user_movie_matrix,user_similarity_df,n=10):

生成用户-用户协同过滤推荐列表

:paramuser_id:用户ID

:paramuser_movie_matrix:用户-电影评分矩阵

:paramuser_similarity_df:用户相似度矩阵

:paramn:推荐的电

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