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python如何做推荐系统

Python 如何做推荐系统

在Python中，做推荐系统的方法有多种：协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐系统。其中，协同过滤是最常用的一种方法。协同过滤可以进一步分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤方法通过找到相似的用户来推荐物品，而基于物品的协同过滤方法通过找到相似的物品来推荐给用户。本文将详细介绍这些方法，并提供一些实际的代码示例。

一、协同过滤

1、基于用户的协同过滤

基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering, UBCF）是通过找到相似的用户来推荐物品的。其核心思想是，如果用户A和用户B在过去对一些物品的评分很相似，那么对于用户A还未评分的物品，可以参考用户B的评分进行推荐。

实现步骤：

  1. 数据收集与预处理：获取用户评分数据，并对数据进行清洗和预处理。
  2. 计算相似度：常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
  3. 生成推荐：根据相似度，计算未评分物品的预测评分，并进行推荐。

import pandas as pd


from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity


from scipy.sparse import csr_matrix


数据收集与预处理


data = {'user_id': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4],


        'item_id': [1, 2, 3, 1, 2, 4, 1, 4, 2],


        'rating': [5, 3, 2, 4, 3, 5, 2, 5, 3]}


df = pd.DataFrame(data)


创建用户-物品评分矩阵


rating_matrix = df.pivot(index='user_id', columns='item_id', values='rating').fillna(0)


计算用户相似度


user_similarity = cosine_similarity(csr_matrix(rating_matrix))


生成推荐


def recommend_items(user_id, rating_matrix, user_similarity, top_n=3):


    user_index = rating_matrix.index.get_loc(user_id)


    similar_users = user_similarity[user_index]


    weighted_sum = similar_users.dot(rating_matrix)


    similar_sum = similar_users.sum()


    predicted_ratings = weighted_sum / similar_sum


    recommendations = pd.Series(predicted_ratings, index=rating_matrix.columns).sort_values(ascending=False)


    return recommendations.head(top_n)


推荐物品


print(recommend_items(1, rating_matrix, user_similarity))

2、基于物品的协同过滤

基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering, IBCF）是通过找到相似的物品来进行推荐的。其核心思想是，如果用户A喜欢物品X和物品Y，而用户B喜欢物品X，那么可以推荐物品Y给用户B。

实现步骤：

  1. 数据收集与预处理：与用户协同过滤相同。
  2. 计算相似度：计算物品之间的相似度。
  3. 生成推荐：根据相似度，计算未评分物品的预测评分，并进行推荐。

# 计算物品相似度


item_similarity = cosine_similarity(csr_matrix(rating_matrix.T))


生成推荐


def recommend_items_based_on_items(user_id, rating_matrix, item_similarity, top_n=3):


    user_ratings = rating_matrix.loc[user_id]


    weighted_sum = user_ratings.dot(item_similarity)


    similar_sum = item_similarity.sum(axis=1)


    predicted_ratings = weighted_sum / similar_sum


    recommendations = pd.Series(predicted_ratings, index=rating_matrix.columns).sort_values(ascending=False)


    return recommendations.head(top_n)


推荐物品


print(recommend_items_based_on_items(1, rating_matrix, item_similarity))

二、基于内容的推荐

基于内容的推荐（Content-Based Filtering, CBF）是通过分析物品的内容属性来进行推荐的。其核心思想是，如果用户A喜欢具有某些属性的物品，那么可以推荐具有相似属性的其他物品给用户A。

实现步骤：

  1. 数据收集与预处理：获取物品的内容属性数据。
  2. 特征提取：提取物品的内容特征。
  3. 计算相似度：计算物品之间的相似度。
  4. 生成推荐：根据物品的相似度进行推荐。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer


数据收集与预处理


data = {'item_id': [1, 2, 3, 4],


        'description': ['This is a great movie about space.',


                        'A thrilling adventure in the wild.',


                        'A romantic comedy set in Paris.',


                        'A documentary about the ocean.']}


df = pd.DataFrame(data)


特征提取


tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')


tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(df['description'])


计算物品相似度


item_similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix)


生成推荐


def recommend_items_based_on_content(item_id, item_similarity, df, top_n=3):


    item_index = df[df['item_id'] == item_id].index[0]


    similar_items = item_similarity[item_index]


    recommendations = pd.Series(similar_items, index=df['item_id']).sort_values(ascending=False)


    return recommendations.head(top_n)


推荐物品


print(recommend_items_based_on_content(1, item_similarity, df))

三、混合推荐系统

混合推荐系统（Hybrid Recommender Systems）是将多种推荐方法结合在一起的系统。其核心思想是通过综合多种推荐方法的优点，来提高推荐的准确性和多样性。

实现步骤：

  1. 数据收集与预处理：与前述方法相同。
  2. 选择多种推荐方法：如协同过滤和基于内容的推荐。
  3. 融合推荐结果：通过加权平均、排序等方法融合多种推荐方法的结果。

# 混合推荐系统


def hybrid_recommendation(user_id, item_id, rating_matrix, user_similarity, item_similarity, df, weight_user=0.5, weight_item=0.5, top_n=3):


    user_based_recommendation = recommend_items(user_id, rating_matrix, user_similarity, top_n)


    item_based_recommendation = recommend_items_based_on_items(user_id, rating_matrix, item_similarity, top_n)


    content_based_recommendation = recommend_items_based_on_content(item_id, item_similarity, df, top_n)


    # 融合推荐结果


    hybrid_recommendation = (weight_user * user_based_recommendation + weight_item * item_based_recommendation + (1 - weight_user - weight_item) * content_based_recommendation) / 3


    return hybrid_recommendation.sort_values(ascending=False).head(top_n)


推荐物品


print(hybrid_recommendation(1, 1, rating_matrix, user_similarity, item_similarity, df))

四、应用实例

1、电影推荐系统

电影推荐系统是最常见的推荐系统应用之一。通过协同过滤、基于内容的推荐或混合推荐系统，可以为用户推荐电影。

数据预处理

电影推荐系统的数据通常包括用户对电影的评分、电影的基本信息（如标题、类型、描述等）。可以使用Pandas进行数据清洗和处理。

import pandas as pd


读取数据


movies = pd.read_csv('movies.csv')


ratings = pd.read_csv('ratings.csv')


数据预处理


movies['genres'] = movies['genres'].str.split('|')


movies = movies.explode('genres')


创建用户-物品评分矩阵


rating_matrix = ratings.pivot(index='userId', columns='movieId', values='rating').fillna(0)

协同过滤推荐

通过计算用户或物品之间的相似度，生成电影推荐。

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity


from scipy.sparse import csr_matrix


计算相似度


user_similarity = cosine_similarity(csr_matrix(rating_matrix))


生成推荐


def recommend_movies(user_id, rating_matrix, user_similarity, top_n=5):


    user_index = rating_matrix.index.get_loc(user_id)


    similar_users = user_similarity[user_index]


    weighted_sum = similar_users.dot(rating_matrix)


    similar_sum = similar_users.sum()


    predicted_ratings = weighted_sum / similar_sum


    recommendations = pd.Series(predicted_ratings, index=rating_matrix.columns).sort_values(ascending=False)


    return recommendations.head(top_n)


推荐电影


print(recommend_movies(1, rating_matrix, user_similarity))

基于内容的推荐

通过分析电影的内容属性（如类型、描述等），生成电影推荐。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer


特征提取


tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')


tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(movies['description'])


计算相似度


item_similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix)


生成推荐


def recommend_movies_based_on_content(movie_id, item_similarity, movies, top_n=5):


    movie_index = movies[movies['movieId'] == movie_id].index[0]


    similar_movies = item_similarity[movie_index]


    recommendations = pd.Series(similar_movies, index=movies['movieId']).sort_values(ascending=False)


    return recommendations.head(top_n)


推荐电影


print(recommend_movies_based_on_content(1, item_similarity, movies))

混合推荐系统

结合协同过滤和基于内容的推荐，生成更精确的推荐结果。

# 混合推荐系统


def hybrid_movie_recommendation(user_id, movie_id, rating_matrix, user_similarity, item_similarity, movies, weight_user=0.5, weight_item=0.5, top_n=5):


    user_based_recommendation = recommend_movies(user_id, rating_matrix, user_similarity, top_n)


    item_based_recommendation = recommend_movies_based_on_content(movie_id, item_similarity, movies, top_n)


    # 融合推荐结果


    hybrid_recommendation = (weight_user * user_based_recommendation + weight_item * item_based_recommendation) / 2


    return hybrid_recommendation.sort_values(ascending=False).head(top_n)


推荐电影


print(hybrid_movie_recommendation(1, 1, rating_matrix, user_similarity, item_similarity, movies))

2、电商推荐系统

电商推荐系统可以通过分析用户的购买历史、浏览记录等数据，进行商品推荐。

数据预处理

电商推荐系统的数据通常包括用户的购买记录、商品的基本信息（如名称、类别、描述等）。可以使用Pandas进行数据清洗和处理。

import pandas as pd


读取数据


products = pd.read_csv('products.csv')


transactions = pd.read_csv('transactions.csv')


数据预处理


products['categories'] = products['categories'].str.split('|')


products = products.explode('categories')


创建用户-物品购买矩阵


purchase_matrix = transactions.pivot(index='userId', columns='productId', values='quantity').fillna(0)

协同过滤推荐

通过计算用户或物品之间的相似度，生成商品推荐。

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity


from scipy.sparse import csr_matrix


计算相似度


user_similarity = cosine_similarity(csr_matrix(purchase_matrix))


生成推荐


def recommend_products(user_id, purchase_matrix, user_similarity, top_n=5):


    user_index = purchase_matrix.index.get_loc(user_id)


    similar_users = user_similarity[user_index]


    weighted_sum = similar_users.dot(purchase_matrix)


    similar_sum = similar_users.sum()


    predicted_purchases = weighted_sum / similar_sum


    recommendations = pd.Series(predicted_purchases, index=purchase_matrix.columns).sort_values(ascending=False)


    return recommendations.head(top_n)


推荐商品


print(recommend_products(1, purchase_matrix, user_similarity))

基于内容的推荐

通过分析商品的内容属性（如类别、描述等），生成商品推荐。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer


特征提取


tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')


tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(products['description'])


计算相似度


item_similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix)


生成推荐


def recommend_products_based_on_content(product_id, item_similarity, products, top_n=5):


    product_index = products[products['productId'] == product_id].index[0]


    similar_products = item_similarity[product_index]


    recommendations = pd.Series(similar_products, index=products['productId']).sort_values(ascending=False)


    return recommendations.head(top_n)


推荐商品


print(recommend_products_based_on_content(1, item_similarity, products))

混合推荐系统

结合协同过滤和基于内容的推荐，生成更精确的推荐结果。

# 混合推荐系统


def hybrid_product_recommendation(user_id, product_id, purchase_matrix, user_similarity, item_similarity, products, weight_user=0.5, weight_item=0.5, top_n=5):


    user_based_recommendation = recommend_products(user_id, purchase_matrix, user_similarity, top_n)


    item_based_recommendation = recommend_products_based_on_content(product_id, item_similarity, products, top_n)


    # 融合推荐结果


    hybrid_recommendation = (weight_user * user_based_recommendation + weight_item * item_based_recommendation) / 2


    return hybrid_recommendation.sort_values(ascending=False).head(top_n)


推荐商品


print(hybrid_product_recommendation(1, 1, purchase_matrix, user_similarity, item_similarity, products))

五、总结

通过本文，我们详细介绍了如何使用Python构建推荐系统，涵盖了协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐系统的具体实现方法。推荐系统在多个领域都有广泛的应用，如电影推荐、电商商品推荐等。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的推荐方法，或将多种方法结合起来，以提高推荐的准确性和多样性。对于项目管理系统，推荐使用研发项目管理系统PingCode和通用项目管理软件Worktile，以提升项目管理效率和团队协作水平。

相关问答FAQs：

1. 推荐系统是什么？
推荐系统是一种利用用户行为数据和算法技术，为用户提供个性化推荐的系统。它可以根据用户的偏好和历史行为，为用户推荐可能感兴趣的内容或产品。

2. Python中有哪些常用的推荐系统库？
Python中有很多常用的推荐系统库，例如：Surprise、LightFM、TensorRec等。这些库提供了许多推荐算法的实现，可以方便地用于构建和评估推荐系统。

3. 如何使用Python构建一个简单的推荐系统？
要构建一个简单的推荐系统，可以使用Python中的pandas和scikit-learn库。首先，你需要收集用户行为数据，例如用户浏览记录、购买记录等。然后，可以使用机器学习算法，如协同过滤、内容过滤等，对用户行为进行分析和建模，最后根据模型为用户生成个性化的推荐结果。

原创文章，作者：Edit1，如若转载，请注明出处：https://docs.pingcode.com/baike/1540620

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