MovieLens电影推荐系统

最新推荐文章于 2025-06-09 09:20:12 发布

NewBee.Mu

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：机器学习推荐系统大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/NewBeeMu/article/details/103403765

本文深入探讨了MovieLens电影推荐系统的工作原理，包括用户行为分析、协同过滤算法以及如何利用大数据进行精准推荐。通过案例研究，展示了如何构建一个有效的个性化推荐系统，提升用户体验。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# coding=utf-8
# @Time    : 2019/12/4 20:21
# @Author  : Z
# @Email   : S
# @File    : UserBasedCF.py

#MovieLens电影推荐系统

import math
#定义基于用户得协同过滤算法类
class UserBasedCF:
    #初始化对象
    def __init__(self,train_file,test_file):
        #训练数据
        self.train_file=train_file
        #测试数据
        self.test_file=test_file
        #读取数据
        self.readData()

    #数据读取函数
    def readData(self):
        #读取文件，生成用户-物品的评分表和测试集
        #用户-物品的评分表
        #训练集
        #dict()函数用于创建一个字典。
        self.train=dict()
        #打开文件，按行读取训练数据
        for line in open(self.train_file):
            #获得用户‘物品、评分数据，丢弃时间戳数据
            user,item,score,_ = line.strip().split("\t")
            #用户-物品评分矩阵
            self.train.setdefault(user,{
   
   })
            #分数赋值
            self.train[user][item]=int(score)
            #print(self.train[user][item])

        #测试集
        self