(董付国)Python 学习笔记---Python序列（4）

字典应用案例

• 已有大量用户对若干电影的打分数据，现有某用户，也看过一些电影并进行过评分，要求根据已有打分数据为该用户进行推荐。

  1.代码采用基于用户的过滤协同算法，也就是根据用户喜好来确定与当前用户最相似的用户，然后再根据最相似用户的喜好为当前用户进行推荐。
  2.代码采用字典来存放数据，格式为{用户1：{电影名称1：打分1，电影名称2：打分2，…},用户2：{…}}。

from random import randrange

#历史电影打分数据
data = {'user'+str(i):{'film'+str(randrange(1,15)):randrange(1,6)
                                 for j in range(randrange(3,10))}
        for i in range(10)}

#当前用户打分数据
user = {'film'+str(randrange(1,15)):randrange(1,6) for i in range(5)}

#最相似的用户及其对电影打分情况
#两个用户共同打分的电影最多
#并且所有电影打分差值的平方和最小
similarUser,films = min(data.items(),
                        key = lambda item:(-len(item[1].keys()&user),
                                           sum(((item[1].get(film)-user.get(film))**2
                                           for film in user.keys()&item[1].keys()))))
print('konwn data'.center(50,'='))
for item in data.items():
    print(len(item[1].keys