不到40行代码用Python实现一个简单的推荐系统

什么是推荐系统

维基百科这样解释道：推荐系统属于资讯过滤的一种应用。推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物（例如：电影、电视节目、音乐、书籍、新闻、图片、网页）推荐给使用者。

本质上是根据用户的一些行为数据有针对性的推荐用户更可能感兴趣的内容。比如在网易云音乐听歌，听得越多，它就会推荐越多符合你喜好的音乐。

推荐系统是如何工作的呢？有一种思路如下：

用户 A 听了 收藏了 a,b,c 三首歌。用户 B 收藏了 a, b 两首歌，这时候推荐系统就把 c 推荐给用户 B。因为算法判断用户 A，B 对音乐的品味有极大可能一致。

推荐算法分类

最常见的推荐算法分为基于内容推荐以及协同过滤。协同过滤又可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤
基于内容推荐是直接判断所推荐内容本身的相关性，比如文章推荐，算法判断某篇文章和用户历史阅读文章的相关性进行推荐。

基于用户的协同过滤就是文章开头举的例子。

基于物品的协同过滤：

假设用户 A,B,C 都收藏了音乐 a,b。然后用户 D 收藏了音乐 a,那么这时候就推荐音乐 b 给他。

动手打造自己的推荐系统

这一次我们要做的是一个简单的电影推荐，虽然离工业应用还差十万八千里，但是非常适合新手一窥推荐系统的内部原理。数据集包含两个文件：ratings.csv 和 movies.csv。

# 载入数据
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('data/ratings.csv')
df.head()

ratings.csv 包含四个维度的数据：

  • userId:打分用户的 ID
  • movieId: 被打分电影的 ID
  • rating: 用户给电影的打分，处于[1，5]
  • timestamp: 电影被打分的时间

要推荐电影还需要有电影的名字，电影名字保存在 movies.csv 中：

movies = pd.read_csv('data/movies.csv')
movies.head()

将 ratings.csv 和 movies.csv 的数据根据 movieId 合并。

df = pd.merge(df, movie_title, on='movieId')
df.head()

我们这次要做的推荐系统的核心思路是：

  • 根据所有用户评分判断所有电影与用户 a 已观看的某部电影 A 的相似度
  • 给用户 a 推荐相似度高且评分高的电影

所以我们要先有所有用户对所有电影的评分的列联表：

movie_matrix = df.pivot_table(index = 'userId', columns = 'title' ,values = 'rating')
movie_matrix.head()

假设用户 A 观看的电影是 air_force_one (1997)，则计算列联表中所有电影与 air_force_one (1997) 的相关性。

AFO_user_rating = movie_matrix['Air Force One (1997)']
simliar_to_air_force_one = movie_matrix.corrwith(AFO_user_rating)

这样我们就得到了所有电影与 air_force_one （1997）的相关性。

但是，直接对这个相关性进行排序并推荐最相关的电影有一个及其严重的问题：

ratings = pd.DataFrame(df.groupby('title')['rating'].mean())#计算电影平均得分
ratings['number_of_ratings'] = df.groupby('title')['rating'].count()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
ratings['number_of_ratings'].hist(bins = 60);

上图是电影被评分次数的直方图，可以看到大量的电影评分次数不足10次。评分次数太少的电影很容易就被判断为高相关性。所以我们要将这部分的评分删掉。

corr_AFO = pd.DataFrame(similar_to_air_force_one, columns = ['Correlation'])
corr_AFO.dropna(inplace = True)
corr_contact = corr_contact.join(ratings['number_of_ratings'],how = 'left',lsuffix='_left', rsuffix='_right')
corr_AFO[corr_AFO['number_of_ratings']>100].sort_values(by = 'Correlation',ascending = False).head()

这样我们就得到了一个与 air_force_one (1997) 高相关的电影列表。但是高相关有可能评分低（概率低），再从列表里挑几部平均得分高的电影推荐就好了。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对我们的支持。

赞 (0)

相关推荐

  • Python用户推荐系统曼哈顿算法实现完整代码

    Python用户推荐系统曼哈顿算法实现完整代码

    出租车几何或曼哈顿距离(Manhattan Distance)是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇 ,是种使用在几何度量空间的几何学用语,用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和. 图中红线代表曼哈顿距离,绿色代表欧氏距离,也就是直线距离,而蓝色和黄色代表等价的曼哈顿距离.曼哈顿距离--两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离,即d(i,j)=|xi-xj|+|yi-yj|.对于一个具有正南正北.正东正西方向规则布局的城镇街道,从一点到达另一点的距离正是在南北方向上旅行的距离加上在东西

  • Python各类图像库的图片读写方式总结(推荐)

    最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦.近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写

  • 推荐11个实用Python库

    推荐11个实用Python库

    1) delorean 非常酷的日期/时间库 复制代码 代码如下: from delorean import Delorean EST = "US/Eastern" d = Delorean(timezone=EST) 2) prettytable 可以在浏览器或终端构建很不错的输出 复制代码 代码如下: from prettytable import PrettyTable table = PrettyTable(["animal", "ferocity

  • python生成词云的实现方法(推荐)

    python生成词云的实现方法(推荐)

    期末复习比较忙过段时间来专门写scrapy框架使用,今天介绍如何用python生成词云,虽然网上有很多词云生成工具,不过自己用python来写是不是更有成就感. 今天要生成的是励志歌曲的词云,百度文库里面找了20来首,如<倔强>,海阔天空是,什么的大家熟悉的. 所要用到的python库有 jieba(一个中文分词库).wordcould .matplotlib.PIL.numpy. 首先我们要做的是读取歌词.我将歌词存在了文件目录下励志歌曲文本中. 现在来读取他 #encoding=gbk l

  • Python正则表达式的7个使用典范(推荐)

    作为一个概念而言,正则表达式对于Python来说并不是独有的.但是,Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别. 将介绍Python中对字符串进行搜索和查找的一些方法,讨论如何使用分组来处理我们查找到的匹配对象的子项. 使用的Python中正则表达式的模块通常叫做're'. >>> import re 1.Python中的原始类型字符串 Python编译器用''(反斜杠)来表示字符串常量中的转义字符. 如果反斜杠后面跟着一串编译器能够识别的特殊字符,那么整个转义序列将

  • Python常用库推荐

    IPython + ptpython,完美体验 首先是安装 pip install ipython ptpython 然后使用 ptipython 有什么好处 1. IPython 是非常强大的 Python 增强工具 2. ptpython 提供了类似 IDE 的自动补全功能 3. 当你在命令行输入 pyipython 时,便结合了这两者的功能,无比强大! virtualenv + virtualenvwrapper,轻松创建隔离环境 首先安装 pip install virtualenvwr

  • 不到40行代码用Python实现一个简单的推荐系统

    不到40行代码用Python实现一个简单的推荐系统

    什么是推荐系统 维基百科这样解释道:推荐系统属于资讯过滤的一种应用.推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物(例如:电影.电视节目.音乐.书籍.新闻.图片.网页)推荐给使用者. 本质上是根据用户的一些行为数据有针对性的推荐用户更可能感兴趣的内容.比如在网易云音乐听歌,听得越多,它就会推荐越多符合你喜好的音乐. 推荐系统是如何工作的呢?有一种思路如下: 用户 A 听了 收藏了 a,b,c 三首歌.用户 B 收藏了 a, b 两首歌,这时候推荐系统就把 c 推荐给用户 B.因为算法判断用户 A,B 对音

  • 不到20行代码用Python做一个智能聊天机器人

    伴随着自然语言技术和机器学习技术的发展,越来越多的有意思的自然语言小项目呈现在大家的眼前,聊天机器人就是其中最典型的应用,今天小编就带领大家用不到20行代码,运用两种方式搭建属于自己的聊天机器人. 1.神器wxpy库 首先,小编先向大家介绍一下本次运用到的python库,本次项目主要运用到的库有wxpy和chatterbot. wxpy是在 itchat库 的基础上,通过大量接口优化,让模块变得简单易用,并进行了功能上的扩展.什么是接口优化呢,简单来说就是用户直接调用函数,并输入几个参数,就可以

  • Python 40行代码实现人脸识别功能

    Python 40行代码实现人脸识别功能

    前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了.这些人里包括曾经的我自己.其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难.今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别. 一点区分 对于大部分人来说,区分人脸检测和人脸识别完全不是问题.但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别,误导群众,造成一些人认为二者是相同的.其实,人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸,而人

  • Python只用40行代码编写的计算器实例

    Python只用40行代码编写的计算器实例

    本文实例讲述了Python只用40行代码编写的计算器.分享给大家供大家参考,具体如下: 效果图: 代码: from tkinter import * reset=True def buttonCallBack(event): global label global reset num=event.widget['text'] if num=='C': label['text']="0" return if num in "=": label['text']=str(

  • 程序员的七夕用30行代码让Python化身表白神器

    程序员的七夕用30行代码让Python化身表白神器

    转眼又到了咱们中国传统的情人节七夕了,今天笔者就带大家来领略一下用Python表白的方式.让程序员的恋人们感受一下IT人的浪漫.    一.词云制作 首先咱们可以用之前介绍过的wordcould包制作词云.wordcloud包安装十分简单.pip即可完成安装 pip install wordclould 然后需要制作一个背景图片,为了应急我用艺术字做了个七夕的图片,如果大家来不及直接图片另存为使用下图即可. 具体制作的词云的代码如下: from wordcloud import WordClou

  • golang 40行代码实现通用协程池

    代码仓库 goroutine-pool golang的协程管理 golang协程机制很方便的解决了并发编程的问题,但是协程并不是没有开销的,所以也需要适当限制一下数量. 不使用协程池的代码(示例代码使用chan实现,代码略啰嗦) func (p *converter) upload(bytes [][]byte) ([]string, error) { ch := make(chan struct{}, 4) wg := &sync.WaitGroup{} wg.Add(len(bytes))

  • 500行代码使用python写个微信小游戏飞机大战游戏

    这几天在重温微信小游戏的飞机大战,玩着玩着就在思考人生了,这飞机大战怎么就可以做的那么好,操作简单,简单上手. 帮助蹲厕族.YP族.饭圈女孩在无聊之余可以有一样东西让他们振作起来!让他们的左手 / 右手有节奏有韵律的朝着同一个方向来回移动起来! 这是史诗级的发明,是浓墨重彩的一笔,是-- 在一阵抽搐后,我结束了游戏,瞬时觉得一切都索然无味,正在我进入贤者模式时,突然想到,如果我可以让更多人已不同的方式体会到这种美轮美奂的感觉岂不美哉? 所以我打开电脑,创建了一个 plan_game.py-- 先

  • 40行代码把Vue3的响应式集成进React做状态管理

    前言 vue-next是Vue3的源码仓库,Vue3采用lerna做package的划分,而响应式能力@vue/reactivity被划分到了单独的一个package中. 如果我们想把它集成到React中,可行吗?来试一试吧. 使用示例 话不多说,先看看怎么用的解解馋吧. // store.ts import { reactive, computed, effect } from '@vue/reactivity'; export const state = reactive({ count:

  • 用60行代码实现Python自动抢微信红包

    用60行代码实现Python自动抢微信红包

    春节来到,红包们大概率在微信各大群中肆虐,大家是否都一样不抢到红包们心里就感觉错过了一个亿,可总会被这事那事耽误而遗憾错过,下面用 Python 写一个自动抢红包代码 启动入口 启动程序的配置和公众号文章<用 Python + Appium 的方式自动化清理微信僵尸好友>的配置一样 from appium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui

  • 8行代码实现Python文件去重

    8行代码实现Python文件去重

    目录 需求描述 撸代码ing 需求描述 上周突然接到一个任务,要通过XX网站导出XX年-XX年之间的数据,导出后的文件名就是对应日期,导出后发现,竟然有的文件大小是一样,但文件名又没有重复,所以打开文件看了下,确实重复了,原因暂时不清楚,预测是网站的原因,最后发现大概只有 30% 的数据没有重复.我淦! 啥也不说,首要任务还是把那些没有重复的文件给筛选出来,或是删除重复的文件.文件很多几百个,通过一个个的对比文件去删除估计又要加班,然后突然想到 Python 有个内置的 filecmp 能够貌似

随机推荐