基于项的协同过滤算法及代码实现

类似于基于用户的协同过滤算法。依据是项与项之间的相似度。

算法实现：1、建立项（item）与用户之间的矩阵2、求出所需项之间的相似度3、计算推荐度，相似度与评分相乘计算加权和。比如我们要给A推荐电影，那么根据A看过的电影与其他电影相似度，进行加权评分，得出要给A推荐的电影。4、按照计算出来的推荐度从高到低对用户进行推荐

这里相似度的计算还是用余弦相似度。

code：

import math
import numpy as np
#用户-商品矩阵
def item_CF(R):
    m, n = R.shape #m行用户*n列电影
    for k in range(m):
        one = [] #有评分项
        zero = [] #无评分项
        for i in range(n):
            if R[k,i]:
                one.append(i)#第k个用户评分过的电影
            else:
                zero.append(i)#第k个用户没有评分过的电影
        _map = {}
        for i in zero:
            sum = 0
            for j in one:
                sum += similiar(R[:,i],R[:,j])*R[k,j]  #加权相加 相似度*评分 与看过的电影求相似度
            _map[i]=sum
        sorted__map2list = sorted(_map.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)  #按照推荐度从高到低进行排序 返回的是列表
        print('对{}用户优先推荐商品编号依次是:'.format(k),end='')
        if sorted__map2list:
            for i in sorted__map2list:
                print(i[0],'该电影的推荐度是',i[1],end=', ') #1 （0，4）
            print()
        else:
            print('该用户所有的电影都看过了无法进行推荐')

#用余弦相似度计算两个电影之间的相似度
def similiar(a,b):
    x = np.dot(a, b)
    y = 0
    z = 0
    la = len(a)
    lb = len(b)
    for i in range(la):
        y += pow(a[i], 2)
    y = math.sqrt(y)
    for i in range(lb):
        z += pow(b[i], 2)
    z = math.sqrt(z)
    return x / (y * z)

def solve():
    R = np.array([[1, 1, 1, 1, 0],
                  [0, 0, 1, 1, 0],
                  [0, 1, 1, 1, 1],
                  [1, 1, 1, 1, 1],
                  ])
    item_CF(R)
if __name__ == '__main__':
    solve()

运行结果： 

更新：虽然网上代码不少是使用【相似度*评价值】作为推荐度的衡量标准，但是为了达到更加准确的进行推荐，并且对矩阵中未评分项进行预测，对预测结果进行评估不建议使用。

学长讲的是这个公式