18、构建推荐引擎全解析

构建推荐引擎全解析

在当今数字化的时代，推荐引擎无处不在，从电商平台的商品推荐到音乐、视频平台的内容推荐，它们极大地提升了用户体验。本文将深入探讨推荐引擎的几种常见类型，并详细介绍如何使用 GitHub API 构建一个基于协同过滤的推荐引擎。

推荐引擎的类型

推荐引擎主要有三种常见类型：基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤和基于内容的过滤，下面我们分别来了解一下。

基于用户的协同过滤

基于用户的协同过滤是通过比较用户之间的相似度来进行推荐的。我们以用户对不同产品的评分数据为例，假设有用户 A、B、C，我们可以使用余弦相似度来计算他们之间的相似度。

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 比较用户 A 和用户 B
cosine_similarity(np.array([-.25,0,.75,-1.25,.75,0,0]).reshape(1,-1),
                  np.array([0,-.33,0,-.33,0,.66,0]).reshape(1,-1))

# 比较用户 A 和用户 C
cosine_similarity(np.array([-.25,0,.75,-1.25,.75,0,0]).reshape(1,-1),
                  np.array([.33,0,.33,0,-.66,0,0]).reshape(1,-1))

通过计算可以发现，A 和 B 的相似度略有增