基于协同过滤的推荐系统 - Python实现

基于协同过滤的推荐系统 - Python实现

推荐系统是现代互联网应用中的重要组成部分，它能够根据用户的兴趣和行为，提供个性化的推荐内容。其中，协同过滤是一种常用的推荐算法，它通过分析用户之间的相似性，向用户推荐与其兴趣相似的物品。

在本文中，我们将使用Python实现一个基于协同过滤的推荐系统。我们将介绍推荐系统的基本原理，并提供相应的源代码。

首先，我们需要一个包含用户对物品的评分数据集。我们假设数据集为一个字典，键为用户ID，值为另一个字典，键为物品ID，值为用户对该物品的评分。例如：

ratings = {
   
   
    'user1': {
   
   'item1': 5, 'item2': <