基于用户的协同过滤推荐算法的实现--以电影推荐为例
基于用户的协同过滤推荐算法的实现--以电影推荐为例
- 数据集描述
- 余弦相似度
- 实现过程描述
- 完整代码
数据集描述
数据包括:movies.csv和ratings.csv。movies.csv文档中包含三列属性,分别是movieId电影序号、title电影名称和genres电影类型。movies.csv文档中包含四列属性,分别是userId用户序号、movieId电影序号,rating用户评分(0.5-5,分值越高代表越好)第四列属性不用考虑。在该电影系统中使用了610个用户为9742部电影打分,生成了100836行的数据集。
余弦相似度
公式引用了博客园蝈蝈俊的文章《余弦相似度Cosine Similarity相关计算公式 》中写的文章,文末附链接。
假定A和B是两个n维向量,A是 [A1, A2, …, An] ,B是 [B1, B2, …, Bn] ,则A与B的夹角θ的余弦等于:
根据公式,我写了计算两用户之间的余弦相似度,代码如下:
def CosFunction(test, user): # 计算两用户之间余弦相似度sum1 = 0sum2 = 0sum3 = 0for i in range(len(test)):sum1 = sum1 + test[i] * user[i]sum2 = sum2 + math.pow(test[i],2)sum3 = sum3 + math.pow(user[i],2)CosTotal = sum1/ (math.sqrt(sum2) * math.sqrt(sum3))# print(CosTotal)return CosTotal
实现过程描述
首先我们对读取文件,用list二维列表保存电影和用户对电影的评分结果
行表示电影和用户对电影的评分,列为电影的属性和评分结果
用movies,ratings分别存储两个函数返回的结果。
def read_movie(filename):with open (filename, encoding='utf-8') as f:reader = csv.reader(f)movies = [[row[0],row[1],row[2]] for row in reader]return moviesdef read_userRating(filename):# userId, movieId, rating, timestampwith open(filename, encoding='utf-8')as f:reader = csv.reader(f)ratings = [[row[0], row[1], row[2]] for row in reader]return ratings
之后我们根据电影和评分列表数据生成每个用户对看过的电影的评分列表
def ratingsArray(movies, ratings): # 生成评分矩阵user_rating_array = []number = 0user_rating_list = []for userRating in ratings: # 建立用户的评分列表集合if str(number) == userRating[0]:user_rating_list.append([userRating[1], userRating[2]])# print(number,userRating[0],userRating[1], userRating[2])else:user_rating_array.append([number, user_rating_list])# print(number, user_rating_list)user_rating_list = []number = number + 1user_rating_list.append([userRating[1], userRating[2]])user_rating_array.append([number, user_rating_list]) # 添加最后一个# print(user_rating_array)return user_rating_array
评分列表显示如下
在为目标用户选出推荐的电影之前,我们先生成单个用户对所有电影的评分矩阵.
用户传入单个用户对看过电影评分的列表,根据所有电影生成用户对所有电影的评分矩阵。
def GetAllMovieRating(user_rating, movies): # 单个用户对九千多部电影的评分矩阵userAllMovieRating = []# print(user_rating)for movie in movies:movieId = movie[0]userRating = 0for userMovieId, userMovieRating in user_rating:if movieId == userMovieId:userRating = float(userMovieRating)breakuserAllMovieRating.append(userRating)userAllMovieRating[0] = 0 # 把下标为0项置为0 下标为0不代表是电影return userAllMovieRating
评分结果显示如下,对于没看过的电影,评分为0。一行为一个用户对所有电影的评分。
我们选取用户id为10的用户作为目标用户,根据所有用户的评分数据集,找到与目标用户相似的前20个用户,为目标用户选出推荐的电影。代码思想如下:
首先遍历610个用户,为每个用户生成评分矩阵,并根据每个用户的评分向量求该用户与目标用户的余弦相似度 。用列表保存每个用户的id和该用户与目标用户余弦相似度结果,根据余弦相似度结果排序,选取前20个用户。并用这20个用户的id再一次生成他们对所有电影的评分矩阵,用它们的余弦相似度求和并开平方,方便后面计算推荐电影评分。
def CosSimilarity(UserId, user_rating_list, movies):testAllMovieRating = GetAllMovieRating(user_rating_list[UserId][1], movies)print(UserId, testAllMovieRating)resCos = []for id in range(len(user_rating_list)):if id == UserId or id == 0:continueuserAllMovieRating = GetAllMovieRating(user_rating_list[id][1], movies)print(id, userAllMovieRating)# 计算余弦相似度Cos = CosFunction(testAllMovieRating, userAllMovieRating)resCos.append([id, Cos])print(resCos)# key=(lambda x:x[1]),reverse=Trueres1 = sorted(resCos, key = (lambda x:x[1]), reverse = True) # 取前20个与目标用户相似的用户res1 = res1[:20]print(res1)# 求前20个用户的所有电影评分矩阵res1AllMovieRating = []for item in res1:userAllMovieRating = GetAllMovieRating(user_rating_list[item[0]][1], movies)print(item[0], userAllMovieRating)res1AllMovieRating.append([item[0], userAllMovieRating])# 前20个用户的Cos余弦相似度求和sum2 = 0for i in range(len(res1)):sum2 = sum2 + math.sqrt(res1[i][1])# sum2 = math.sqrt(sum2)print(sum2)# 求所有电影对目标用户的推荐评分,目标用户看过的电影推荐评分设置为0MovieRecommend = []for i in range(len(testAllMovieRating)):recommend = 0sum1 = 0for j in range(len(res1)):sum1 = sum1 + res1[j][1] * float(res1AllMovieRating[j][1][i])recommend = sum1 / sum2if testAllMovieRating[i] != 0:recommend = 0MovieRecommend.append([i,recommend])print(MovieRecommend)MovieTop = sorted(MovieRecommend, key = (lambda x:x[1]), reverse=True) # 根据推荐评分对电影排序print(MovieTop)Recommend = MovieTop[:20]print(Recommend)return Recommend
余弦相似度结果如图所示,我们发现,用户id为159,143的用户和id为10的目标用户比较相似。
推荐评分结果如下图所示,第7373个电影的推荐评分为1.4.
最后返回推荐电影的结果,根据推荐电影的下标号输出推荐电影的名称
对目标用户10推荐结果如下,我们从推荐结果可以看到,该用户比较喜欢看动作类和冒险类的电影。
完整代码
import math
import csv
def read_movie(filename):with open (filename, encoding='utf-8') as f:reader = csv.reader(f)movies = [[row[0],row[1],row[2]] for row in reader]return moviesdef read_userRating(filename):# userId, movieId, rating, timestampwith open(filename, encoding='utf-8')as f:reader = csv.reader(f)ratings = [[row[0], row[1], row[2]] for row in reader]return ratingsdef ratingsArray(movies, ratings): # 生成评分矩阵user_rating_array = []number = 0user_rating_list = []for userRating in ratings: # 建立用户的评分列表集合if str(number) == userRating[0]:user_rating_list.append([userRating[1], userRating[2]])# print(number,userRating[0],userRating[1], userRating[2])else:user_rating_array.append([number, user_rating_list])# print(number, user_rating_list)user_rating_list = []number = number + 1user_rating_list.append([userRating[1], userRating[2]])user_rating_array.append([number, user_rating_list]) # 添加最后一个# print(user_rating_array)return user_rating_arraydef CosSimilarity(UserId, user_rating_list, movies):# test_rating_list = user_rating_list[UserId][1]testAllMovieRating = GetAllMovieRating(user_rating_list[UserId][1], movies)print(UserId, testAllMovieRating)# print(test_rating_list)# print(len(user_rating_list)) # 611个,包含下标0resCos = []for id in range(len(user_rating_list)):if id == UserId or id == 0:continueuserAllMovieRating = GetAllMovieRating(user_rating_list[id][1], movies)# print(id, userAllMovieRating)# 计算余弦相似度Cos = CosFunction(testAllMovieRating, userAllMovieRating)resCos.append([id, Cos])print(resCos)# key=(lambda x:x[1]),reverse=Trueres1 = sorted(resCos, key = (lambda x:x[1]), reverse = True) # 取前20个与目标用户相似的用户res1 = res1[:20]print(res1)# 求前20个用户的所有电影评分矩阵res1AllMovieRating = []for item in res1:userAllMovieRating = GetAllMovieRating(user_rating_list[item[0]][1], movies)print(item[0], userAllMovieRating)res1AllMovieRating.append([item[0], userAllMovieRating])# 前20个用户的Cos余弦相似度求和sum2 = 0for i in range(len(res1)):sum2 = sum2 + math.sqrt(res1[i][1])# sum2 = math.sqrt(sum2)print(sum2)# 求所有电影对目标用户的推荐评分,目标用户看过的电影推荐评分设置为0MovieRecommend = []for i in range(len(testAllMovieRating)):recommend = 0sum1 = 0for j in range(len(res1)):sum1 = sum1 + res1[j][1] * float(res1AllMovieRating[j][1][i])recommend = sum1 / sum2if testAllMovieRating[i] != 0:recommend = 0MovieRecommend.append([i,recommend])print(MovieRecommend)MovieTop = sorted(MovieRecommend, key = (lambda x:x[1]), reverse=True) # 根据推荐评分对电影排序print(MovieTop)Recommend = MovieTop[:20]print(Recommend)return Recommenddef CosFunction(test, user): # 计算两用户之间余弦相似度sum1 = 0sum2 = 0sum3 = 0for i in range(len(test)):sum1 = sum1 + test[i] * user[i]sum2 = sum2 + math.pow(test[i],2)sum3 = sum3 + math.pow(user[i],2)CosTotal = sum1/ (math.sqrt(sum2) * math.sqrt(sum3))# print(CosTotal)return CosTotaldef GetAllMovieRating(user_rating, movies): # 单个用户对九千多部电影的评分矩阵userAllMovieRating = []# print(user_rating)for movie in movies:movieId = movie[0]userRating = 0for userMovieId, userMovieRating in user_rating:if movieId == userMovieId:userRating = float(userMovieRating)breakuserAllMovieRating.append(userRating)userAllMovieRating[0] = 0 # 把下标为0项置为0 下标为0不代表是电影return userAllMovieRatingdef RecommendMovies(movies, recommend):for item, item2 in recommend:print(movies[item][1], '\t' , movies[item][2])if __name__=='__main__':movies = read_movie('movies.csv')ratings = read_userRating('ratings.csv')user_rating_list = ratingsArray(movies, ratings)recommend = CosSimilarity(10, user_rating_list,movies)RecommendMovies(movies, recommend)
相关链接
https://www.cnblogs.com/ghj1976/p/yu-xian-xiang-shi-ducosine-similarity-xiang-guan-j.html
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原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/5/4 23:54:58 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/5/6 21:42:42 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/5/4 23:54:56 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57