python协同过滤算法怎么实现

122次阅读

共计 1441 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。

协同过滤算法是一种推荐系统算法，用于预测用户可能喜欢的物品。Python 中可以使用 numpy 和 pandas 等库来实现协同过滤算法。

一种常见的协同过滤算法是基于用户的协同过滤算法。以下是基于用户的协同过滤算法的步骤：

构建用户 - 物品的评分矩阵。评分矩阵是一个二维矩阵，行表示用户，列表示物品，每个元素表示用户对物品的评分。
计算用户之间的相似度?？梢允褂糜嘞蚁嗨贫然蚱ざ废喙叵凳确椒扑阌没е涞南嗨贫取?/p>
根据相似度找到与目标用户最相似的 K 个用户?？梢允褂枚雅判蚧蛴畔榷恿械仁萁峁拐业较嗨贫茸罡叩?K 个用户。
根据相似用户的评分，预测目标用户对未评分物品的评分?？梢允褂眉尤ㄆ骄蚣尤ㄇ蠛偷确椒ń性げ?。

下面是一个使用 numpy 和 pandas 实现基于用户的协同过滤算法的示例：

import numpy as np
import pandas as pd

# 构建评分矩阵 
ratings = np.array([[5, 3, 0, 1],
                    [4, 0, 0, 1],
                    [1, 1, 0, 5],
                    [1, 0, 0, 4],
                    [0, 1, 5, 4]])

# 计算用户之间的相似度 
similarity = np.dot(ratings, ratings.T) + 1e-9
norms = np.array([np.sqrt(np.diagonal(similarity))])
similarity = similarity / (norms * norms.T)

# 找到与目标用户最相似的 K 个用户 
target_user_index = 0
K = 2
similar_users = np.argsort(similarity[target_user_index])[::-1][1:K+1]

# 预测目标用户对未评分物品的评分 
target_user_ratings = ratings[target_user_index]
predicted_ratings = np.zeros_like(target_user_ratings)
for item_index in range(len(target_user_ratings)):
    if target_user_ratings[item_index] == 0:
        ratings_sum = 0
        similarity_sum = 0
        for user_index in similar_users:
            if ratings[user_index][item_index] != 0:
                ratings_sum += similarity[target_user_index][user_index] * ratings[user_index][item_index]
                similarity_sum += similarity[target_user_index][user_index]
        if similarity_sum != 0:
            predicted_ratings[item_index] = ratings_sum / similarity_sum

# 输出预测评分 
print(predicted_ratings)