Python推荐算法（召回、排序）--学习笔记

ghcjasongo

于 2019-08-23 15:43:06 发布

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文章标签： Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a18612039484/article/details/100039383

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本文介绍了使用Python进行推荐算法的实践，主要探讨基于内容和协同过滤的推荐原理。通过理论知识补充，帮助读者理解推荐算法的基本概念。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

被记住的永远是疯子！

推荐算法是在各种app中常用的算法,简单实现一下电影推荐的基本原理。
理论性的知识补充：
参考：推荐算法概述：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法
作者：鹤鹤有明

数据结构查看：
在这里插入图片描述

"""
推荐算法  -- 重点：排序、召回
"""
import json
import numpy as np

with open('../../ml_data/ratings.json', 'r') as f:
    ratings = json.loads(f.read())

# 所有用户列表
users = list(ratings.keys())

# 整理相似度得分矩阵
scmat = []
for user1 in users:
    scrow = []
    for user2 in users:
        movies = set()
        for movie

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