ML之KG:基于MovieLens电影评分数据集利用基于知识图谱的推荐算法(networkx+基于路径相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例

ML之KG:基于MovieLens电影评分数据集利用基于知识图谱的推荐算法(networkx+基于路径相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例

目录

基于MovieLens电影评分数据集利用基于知识图谱的推荐算法(networkx+基于路径相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例

 # 1、定义数据集

# 2、构建知识图谱

# 2.1、创建Graph

# 2.2、使用matplotlib和NetworkX绘制知识图谱

# T1、直接绘制

# T2、将网络转化为稀疏矩阵再绘制

# 3、基于知识图谱实现推理


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ML之KG:基于MovieLens电影评分数据集利用基于知识图谱的推荐算法(networkx+基于路径相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例实现代码

基于MovieLens电影评分数据集利用基于知识图谱的推荐算法(networkx+基于路径相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例

 # 1、定义数据集

userId movieId rating timestamp
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
        userId  movieId  rating   timestamp
0            1        1     4.0   964982703
1            1        3     4.0   964981247
2            1        6     4.0   964982224
3            1       47     5.0   964983815
4            1       50     5.0   964982931
...        ...      ...     ...         ...
100831     610   166534     4.0  1493848402
100832     610   168248     5.0  1493850091
100833     610   168250     5.0  1494273047
100834     610   168252     5.0  1493846352
100835     610   170875     3.0  1493846415

[100836 rows x 4 columns]

# 2、构建知识图谱

# 2.1、创建Graph

graph 
 Graph with 9829 nodes and 100403 edges

# 2.2、使用matplotlib和NetworkX绘制知识图谱

# T1、直接绘制

ML之KG:基于MovieLens电影评分数据集利用基于知识图谱的推荐算法(networkx+基于路径相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例_第1张图片

ML之KG:基于MovieLens电影评分数据集利用基于知识图谱的推荐算法(networkx+基于路径相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例_第2张图片

# T2、将网络转化为稀疏矩阵再绘制

ML之KG:基于MovieLens电影评分数据集利用基于知识图谱的推荐算法(networkx+基于路径相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例_第3张图片

# 3、基于知识图谱实现推理

recommended_movies 
 Index(['movieId', 'score', 'title', 'genres'], dtype='object')
user_id= 1 
                          title                                       genres
0             Toy Story (1995)  Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy
1     Air Up There, The (1994)                                       Comedy
2          Pretty Woman (1990)                               Comedy|Romance
3  Natural Born Killers (1994)                        Action|Crime|Thriller
4         Total Eclipse (1995)                                Drama|Romance




recommended_movies 
 Index(['movieId', 'score', 'title', 'genres'], dtype='object')
user_id= 11 
                               title                            genres
0    American President, The (1995)              Comedy|Drama|Romance
1              Jurassic Park (1993)  Action|Adventure|Sci-Fi|Thriller
2        Vampire in Brooklyn (1995)             Comedy|Horror|Romance
3        In the Line of Fire (1993)                   Action|Thriller
4  Silence of the Lambs, The (1991)             Crime|Horror|Thriller

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