基于协同过滤算法的智能推荐系统基础介绍

协同过滤算法概述

协同过滤算法的核心思想是通过用户或物品的相似性进行推荐。该算法主要分为两类：

1. 基于用户的协同过滤（User-based Collaborative Filtering）：寻找相似的用户群体，推荐他们喜欢的产品给目标用户。
2. 基于物品的协同过滤（Item-based Collaborative Filtering）：根据用户的历史偏好，推荐相似的物品。

算法优势

• 用户偏好挖掘：深入分析用户行为，挖掘潜在偏好。
• 个性化推荐：为每个用户提供定制化的内容推荐。
• 提高用户粘性：通过推荐用户感兴趣的内容，提高用户活跃度和忠诚度。

相似度计算方法

构建协同过滤推荐系统的关键步骤是计算用户或物品之间的相似度。以下是几种常用的相似度计算方法：

1. 欧式距离

用于计算两个多维样本点的直线距离。

import numpy as np
df = pd.DataFrame([[5, 1, 5], [4, 2, 2]], columns=['特征1', '特征2', '特征3'])
dist = np.linalg.norm(df.iloc[0] - df.iloc[1])

2. 余弦相似度

衡量两个向量方向上的相似性，常用于文本分析和物品推荐。

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
item_similarity = cosine_similarity(df)
pd.DataFrame(item_similarity, columns=['物品A', '物品B'], index=['物品A', '物品B'])

3. 皮尔逊相关系数

衡量两个变量间的线性相关性，取值范围为[-1, 1]。

from scipy.stats import pearsonr
X = [1, 3, 5, 7, 9]
Y = [9, 8, 6, 4, 2]
corr, _ = pearsonr(X, Y)

智能推荐系统的构建步骤

1. 数据准备

首先，需要收集用户对物品的评分数据以及物品的相关信息。

2. 数据分析

对收集的数据进行预处理，如去除缺失值、计算每部电影的评分均值和评分次数。

3. 相似度计算

使用上述相似度计算方法，计算物品之间的相似度。

4. 智能推荐

根据计算得到的相似度，为用户推荐与其历史偏好相似的物品。

代码实现

以下是构建智能推荐系统的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
movies = pd.read_excel('movies.xlsx')
scores = pd.read_excel('scores.xlsx')

# 合并数据
df = pd.merge(movies, scores, on='MovieId')

# 计算每部电影的评分均值和评分次数
ratings_mean = df.groupby('Title')['Score'].mean().reset_index()
ratings_mean['RatingCount'] = df.groupby('Title')['Score'].count().reset_index()

# 创建透视表
pivot_table = df.pivot_table(index='UserId', columns='Title', values='Score')

# 以特定电影为例进行推荐
target_movie = 'Forrest Gump (1994)'
FG_scores = pivot_table[target_movie]

# 计算与目标电影的相关系数
similarity_scores = pivot_table.corrwith(FG_scores)

# 筛选高评分次数的电影并排序
recommendations = similarity_scores.merge(
    ratings_mean,
    left_index=True,
    right_on='Title',
    suffixes=('', '_merge')
).sort_values(by='RatingCount', ascending=False).head(10)

智能推荐系统通过分析用户行为和偏好，为用户提供个性化的内容推荐，有效提升用户体验和平台收益。本文简单介绍了协同过滤算法的原理、相似度计算方法，并结合代码示例，展示了如何构建一个基于物品的智能推荐系统。随着技术的不断进步，推荐系统将变得更加智能和精准，为用户带来更加丰富的个性化体验。