本文介绍了如何使用Python和协同过滤算法构建电影推荐系统。通过分析用户历史评分，找到品味相似的用户进行推荐。利用MovieLens 100k数据集进行训练，通过划分训练集和测试集，计算余弦相似度预测评分，并用RMSE评估模型性能。
Python实现电影推荐系统
电影推荐系统可以根据用户对电影的评分记录，为用户推荐可能感兴趣的电影。其中协同过滤是一种常用的算法，它可以通过分析用户历史评分信息，找到和目标用户品味相似的用户，然后根据这些用户的评分记录进行推荐。
本文将介绍如何使用Python实现协同过滤算法来构建一个电影推荐系统。
首先，我们需要准备数据集。本文使用MovieLens 100k数据集，该数据集包含943个用户对1682部电影的10万次评分记录。数据集可以从 http://grouplens.org/datasets/movielens/ 下载，下载完成后将其解压缩到本地文件夹中。
接下来，我们使用pandas库将数据读入内存中：
import pandas as pd
# 读取数据
ratings = pd.read_csv('ml-100k/u.data'
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