superman returns

最新推荐文章于 2022-07-13 08:35:51 发布
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#生活

作者回忆起儿时对超人的痴迷及内心深处对于成为英雄的渴望，同时也表达了对忙碌生活中偶尔放松的需求。

还记得小时候看过的超人一，那个时候啥都不懂，就知道一个劲的叫嚷，超人必胜，坏蛋一定会被打败，呵呵，那个时候看电影/电视就抓一个重点：谁是好人，谁是坏人，而且早已对结局有所预料，好人必定战胜坏人；不要说，这招还挺管用

自己一直都幻想者与身具来就拥有某种power，偶也相当愿意做英雄，只是偶没有那个能力；

其实，自己更幻想的是 象中国武侠小说里面所刻画的绝世武功高手，可以行侠仗义，游走江湖，无拘无束，好不自在快活

.... ...

好久没看电影了，或许忙，有事忙的都不知道所以然，忙了什么，为什么要忙，我不知道，如此混混噩噩

我决定放松一下，还是多亏了惹人爱的gf陪我一起看，他是我生活的大部分

 

 

 

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具体代码实现将数据转换成csv，电影评分转换成浮点型，再获取csv，进行相似度计算，生成Toby推荐电影排行榜
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09-23
为了帮助完成这个任务，我们可以分步骤来进行： ### 第一步：将字典数据写入CSV文件，并把评分转为浮点数格式 首先需要准备数据，这里我们已经有了一个包含用户和他们对不同电影评分的数据字典。可以使用Python标准库中的`pandas`来创建DataFrame，并保存为CSV文件。 示例代码如下（假设已导入必要的包如`pandas`）: ```python import pandas as pd data = { 'Lisa Rose': {'Lady in the Water': 2.5, ...}, ... 'Toby': {'Snakes on a Plane': 4.5, 'You, Me and Dupree': 1.0, 'Superman Returns': 4.0} } df = pd.DataFrame(data).fillna(0) # 使用0填充未评分项 df.to_csv('ratings.csv', index=True) ``` ### 第二步：从CSV文件中读取数据并执行相似性计算 接下来是加载这些数据，并开始处理相似度计算部分。这里假定您已经实现了某种形式的相似度量方法（例如皮尔逊相关系数、余弦相似性等），用于比较两个用户之间的偏好模式。 继续以上面建立好的DataFrame为基础： ```python ratings_df = pd.read_csv('ratings.csv', index_col=0) # 加载之前保存的CSV文件 # 实现或调用您的相似性函数来进行下一步操作... ``` ### 第三步：基于相似度计算结果为Toby生成电影推荐列表 最后一步就是根据找到的最相似用户的喜好来预测Toby可能会喜欢哪些他还没有看过的电影，并按照预期的喜爱程度排序形成榜单。 这通常涉及到找出与目标用户（本例中为"Toby"）兴趣最接近的一组用户，然后检查他们给予高评价但Toby尚未评分的那些电影。 请注意上述代码仅为框架示意，实际应用时可能还需要进一步完善细节逻辑及异常处理。希望这对解决您的问题有所帮助！
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