18、电影推荐系统的数据处理与模型构建

电影推荐系统的数据处理与模型构建

在构建电影推荐系统时，数据的准备和模型的选择至关重要。本文将详细介绍如何进行数据准备、定义成本函数、进行基线实验，以及使用矩阵分解和受限玻尔兹曼机（RBM）构建推荐系统。

1. 数据准备

首先，我们需要下载数据并加载必要的库。由于数据文件在 GitHub 上不可访问，需要直接从 MovieLens 网站下载。以下是加载所需库的代码：

'''Main'''
import numpy as np
import pandas as pd
import os, time, re
import pickle, gzip, datetime
'''Data Viz'''
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
color = sns.color_palette()
import matplotlib as mpl
%matplotlib inline
'''Data Prep and Model Evaluation'''
from sklearn import preprocessing as pp
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.metrics import log_loss
from sklearn.metrics import precision_recall_curve, average_precision_score