协同过滤算法python_python实现协同过滤推荐算法完整代码
⽰例
测试数据
协同过滤推荐算法主要分为：
1、基于⽤户。根据相邻⽤户，预测当前⽤户没有偏好的未涉及物品，计算得到⼀个排序的物品列表进⾏推荐
2、基于物品。如喜欢物品A的⽤户都喜欢物品C，那么可以知道物品A与物品C的相似度很⾼，⽽⽤户C喜欢物品A，那么可以推断出⽤户C 也可能喜欢物品C。
不同的数据、不同的程序猿写出的协同过滤推荐算法不同，但其核⼼是⼀致的：
1、收集⽤户的偏好
1)不同⾏为分组
2)不同分组进⾏加权计算⽤户的总喜好
3)数据去噪和归⼀化
2、到相似⽤户(基于⽤户)或者物品(基于物品)
3、计算相似度并进⾏排序。根据相似度为⽤户进⾏推荐
本次实例过程：
1、初始化数据
获取movies和ratings
转换成数据userDict表⽰某个⽤户的所有电影的评分集合，并对评分除以5进⾏归⼀化
转换成数据ItemUser表⽰某部电影参与评分的所有⽤户集合
2、计算所有⽤户与userId的相似度
出所有观看电影与userId有交集的⽤户
对这些⽤户循环计算与userId的相似度
python新手代码userid获取A⽤户与userId的并集。格式为:{'电影ID',[A⽤户的评分,userId的评分]}，没有评分记为0
计算A⽤户与userId的余弦距离，越⼤越相似
3、根据相似度⽣成推荐电影列表
4、输出推荐列表和准确率
总结
以上就是本⽂关于python实现协同过滤推荐算法完整代码⽰例的全部内容，希望对⼤家有所帮助。如有不⾜之处，欢迎留⾔指出。感谢朋友们对本站的⽀持！

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