黑马推荐系统项目实战【四】CF的评分预测

User-based CF评分预测

Item-based CF的评分预测

下面是模拟的小案例（分别采用上面的公式）

import pandas as pdusers = ["User1","User2","User3","User4","User5"]
items =["Item A","Item B","Item C","Item D","Item E"]# 用户评分矩阵
dataset = [[5,3,4,4,None],[3,1,2,3,3],[4,3,4,3,5],[3,3,1,5,4],[1,5,5,2,1],
]
df = pd.DataFrame(dataset, columns=items, index=users)# 用户相似度计算  相似度采用皮尔逊相关系数
# 默认按照列进行计算，所以算用户相似度得先转置
user_sim = df.T.corr().round(4)# 物品相似度
item_sim = df.corr().round(4)# 预测user1对itemE的评分# user-based 使用用户间的相似度进行计算
sim_users = user_sim.loc['User1'].drop(['User1']).sort_values(ascending=False)[:2].index
score = 0
sim_sum = 0
for sim_user in sim_users:score += user_sim.loc['User1', sim_user] * df.loc[sim_user, 'Item E']sim_sum += user_sim.loc['User1', sim_user]
score /= sim_sum
score.round(2)#  item-based 使用物品间的相似度进行计算
# 筛选出与Item E相似的top2物品
sim_items = item_sim['Item E'].drop('Item E').sort_values(ascending=False)[:2].index
# 计算User1对这些相似物品的加权评分作为User1对Item E的评分
score = 0
sim_sum = 0
for sim_item in sim_items:score += item_sim.loc[sim_item, 'Item E'] * df.loc['User1', sim_item] sim_sum += item_sim.loc[sim_item, 'Item E']
score /= sim_sum
score.round(3)

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