Yuka_bro

编写程序，生成数据模拟（也可以使用真实数据）多人对多部电影的打分（1~5分），然后根据这些数据对某用户A进行推荐。推荐规则为:在已有数据中选择与用户A的爱好相似的用户B，然后从最相似的用户B已看过但用户A还没看过的电影中选择用户B打分最高的电影推荐给用户A。相似度的计算标准：○1两个用户共同打分过的电影越多，越相似；○2两个用户对共同打分过的电影的打分越接近，越相似。from random import randrange# 其他用户喜欢看的电影清单#构建用户电影及其评分data

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 14 11:08:10 2021@author: Administrator"""#Load Datasetimport pandas as pddf = pd.read_csv('tmdb_5000_movies.csv.gz', compression='gzip')df.info()df.head()df = df[['title', 'tagline', 'overview', '

基于地域和热度的推荐算法的基本原理是：按照地域对事物进行划分，然后根据热度对事物进行排序， 进而推荐给用户。在基于地域和热度的酒店推荐中，并不对用户的偏好进行区分，而是根据用户的位置信息， 结合不同的排序方式， 将用户位置附近的酒店推荐给用户。import pandas as pd#创建RecBasedAH类class RecBasedAH: def __init__(self,path=None,addr="朝阳区",type="score",k=10, sort=Fa

公式一:构建数据集import pandas as pdimport numpy as npuser_score_dict = pd.DataFrame({ "A": {"a": 3.0, "b": 4.0, "c": 0.0, "d": 3.5, "e": 0.0}, "B": {"a": 4.0, "b": 0.0, "c": 4.5, "d": 0.0, "e": 3.5}, "C": {"a": 0.0, "b"

计算用户相似度和用户对未知物品的可能评分基于用户的协同过滤算法主要包括两个步骤。(1) 找到和目标用户兴趣相似的用户集合。(2) 找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。例如现在有A、B、C、D四个用户，分别对a、b、c、d、e五个物品表达了自己喜好程度（通过评分高低来表现自己的偏好程度高低），现在要为C用户推荐物品：1、构建用户物品评分表2、相似度计算计算用户相似度的方法很多，这里选用余弦相似度给定用户u和用户v，令N(u)表示用户u曾经有过正反馈的物品集