基于python的电影推荐系统
基于用户的协同推荐算法
推荐系统在我们的日常生活之中无处不在,例如,在电子商城购物,系统会根据用户的记录或者其他的信息来推荐相应的产品给客户,是一种智能的生活方式。之所以增加过滤,是因为在实现过滤推荐的时候是根据其他人的行为来做预测的,基于相似用户的喜好来实现用户的喜好预测。
简要介绍:
通过找到兴趣相投,或者有共同经验的群体,来向用户推荐感兴趣的信息。
举例,如何协同过滤,来对用户A进行电影推荐?
答:简要步骤如下:
找到用户A(user_id_1)的兴趣爱好
找到与用户A(user_id_1)具有相同电影兴趣爱好的用户群体集合Set<user_id>
找到该群体喜欢的电影集合Set<movie_id>
将这些电影Set<Movie_id>推荐给用户A(user_id_1)
具体实施步骤如何?
答:简要步骤如下
(1)画一个大表格,横坐标是所有的movie_id,纵坐标所有的user_id,交叉处代表这个用户喜爱这部电影
如上表:
横坐标,假设有10w部电影,所以横坐标有10w个movie_id,数据来源自数据库
纵坐标,假设有100w个用户,所以纵坐标有100w个user_id,数据也来自数据库
交叉处,“1”代表用户喜爱这部电影,数据来自日志
画外音:什么是“喜欢”,需要人为定义,例如浏览过,查找过,点赞过,反正日志里有这些数据
(2)找到用户A(user_id_1)的兴趣爱好
如上表,可以看到,用户A喜欢电影{m1, m2, m3}
(3)找到与用户A(user_id_1)具有相同电影兴趣爱好的用户群体集合Set<user_id>
如上表,可以看到,喜欢{m1, m2, m3}的用户,除了u1,还有{u2, u3}
(4)找到该群体喜欢的电影集合Set<movie_id>
如上表,具备相同喜好的用户群里{u2, u3},还喜好的电影集合是{m4, m5}
画外音:“协同”就体现在这里。
(5)未来用户A(use_id_1)来访问网站时,要推荐电影{m4, m5}给ta。
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