一个处女座的程序猿
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ML之CF：基于MovieLens电影评分数据集利用基于用户协同过滤算法(余弦相似度)实现对用户进行Top5电影推荐案例

ML之CF：基于MovieLens电影评分数据集利用基于用户协同过滤算法(余弦相似度)实现对用户进行Top5电影推荐案例

目录

基于MovieLens电影评分数据集利用基于用户协同过滤算法(余弦相似度)实现对用户进行Top5电影推荐案例

 # 1、定义数据集

# 3、模型训练与推理

# 3.1、切分数据集：将数据集分为训练集和测试集

# 3.2、文本数据集再处理

# 构建用户-电影评分矩阵

# 3.3、计算用户之间的相似度：余弦相似度

# 3.4、模型评估：计算准确率和召回率

# 3.5、模型推理：为用户1推荐电影

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基于MovieLens电影评分数据集利用基于用户协同过滤算法(余弦相似度)实现对用户进行Top5电影推荐案例

 # 1、定义数据集

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1 1 4 964982703
1 3 4 964981247
1 6 4 964982224
1 47 5 964983815
1 50 5 964982931
1 70 3 964982400
1 101 5 964980868
1 110 4 964982176
1 151 5 964984041
1 157 5 964984100

movieId title genres
1 Toy Story (1995) Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy
2 Jumanji (1995) Adventure|Children|Fantasy
3 Grumpier Old Men (1995) Comedy|Romance
4 Waiting to Exhale (1995) Comedy|Drama|Romance
5 Father of the Bride Part II (1995) Comedy
6 Heat (1995) Action|Crime|Thriller
7 Sabrina (1995) Comedy|Romance
8 Tom and Huck (1995) Adventure|Children
9 Sudden Death (1995) Action
10 GoldenEye (1995) Action|Adventure|Thriller
11 American President, The (1995) Comedy|Drama|Romance 
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3            1       47     5.0   964983815
4            1       50     5.0   964982931
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100833     610   168250     5.0  1494273047
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100835     610   170875     3.0  1493846415

[100836 rows x 4 columns]

# 3、模型训练与推理

# 3.1、切分数据集：将数据集分为训练集和测试集

# 3.2、文本数据集再处理

# 构建用户-电影评分矩阵

train_matrix 
 movieId  1       2       3       4       ...  193583  193585  193587  193609
userId                                   ...                                
1           4.0     NaN     4.0     NaN  ...     NaN     NaN     NaN     NaN
2           NaN     NaN     NaN     NaN  ...     NaN     NaN     NaN     NaN
3           NaN     NaN     NaN     NaN  ...     NaN     NaN     NaN     NaN
4           NaN     NaN     NaN     NaN  ...     NaN     NaN     NaN     NaN
5           NaN     NaN     NaN     NaN  ...     NaN     NaN     NaN     NaN
...         ...     ...     ...     ...  ...     ...     ...     ...     ...
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608         2.5     2.0     NaN     NaN  ...     NaN     NaN     NaN     NaN
609         3.0     NaN     NaN     NaN  ...     NaN     NaN     NaN     NaN
610         NaN     NaN     NaN     NaN  ...     NaN     NaN     NaN     NaN

[610 rows x 8975 columns]

# 3.3、计算用户之间的相似度：余弦相似度

user_similarity 
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userId                                      ...                                    
1        1   1   1   1   1   1   1   1   1  ...   1   1   1   1   1   1   1   1   1
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4        1   1   1   1   1   1   1   1   1  ...   1   1   1   1   1   1   1   1   1
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...     ..  ..  ..  ..  ..  ..  ..  ..  ..  ...  ..  ..  ..  ..  ..  ..  ..  ..  ..
606      1   1   1   1   1   1   1   1   1  ...   1   1   1   1   1   1   1   1   1
607      1   1   1   1   1   1   1   1   1  ...   1   1   1   1   1   1   1   1   1
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610      1   1   1   1   1   1   1   1   1  ...   1   1   1   1   1   1   1   1   1

[610 rows x 610 columns]

# 3.4、模型评估：计算准确率和召回率

     userId  movieId  rating
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123       1     2459     5.0
650     409     1234     5.0
162       1     3273     5.0
163       1     3386     5.0
precision: 0.026973684210526316
recall: 0.004065846886156287

# 3.5、模型推理：为用户1推荐电影

     userId  movieId  rating
618     408   138036     5.0
123       1     2459     5.0
650     409     1234     5.0
162       1     3273     5.0
163       1     3386     5.0
precision: 0.026973684210526316
recall: 0.004065846886156287
     userId  movieId  rating
460     405    32587     5.0
715     409     3814     5.0
286     410     3855     5.0
288     410     3910     5.0
487     406    56949     5.0

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他