协同过滤是一种通过分析用户行为和偏好来进行推荐的技术。它广泛应用于电影推荐、商品推荐等领域。

基本概念

协同过滤主要分为两种类型：用户基于的协同过滤和物品基于的协同过滤。

  • 用户基于的协同过滤：通过分析相似用户的行为和偏好来进行推荐。
  • 物品基于的协同过滤：通过分析相似物品的特征来进行推荐。

实现步骤

  1. 数据收集：收集用户的行为数据，如评分、购买记录等。
  2. 用户/物品相似度计算：计算用户之间的相似度或物品之间的相似度。
  3. 推荐生成：根据相似度计算结果，为用户推荐相似的用户或物品。

代码示例

以下是一个简单的协同过滤推荐算法的 Python 代码示例：

# 用户评分数据
ratings = {
    'Alice': {'Movie A': 5, 'Movie B': 4},
    'Bob': {'Movie A': 3, 'Movie B': 5},
    'Charlie': {'Movie A': 4, 'Movie B': 2}
}

# 计算用户相似度
def calculate_similarity(user1, user2):
    # ...（计算用户相似度的代码）

# 推荐电影
def recommend_movies(user, ratings):
    # ...（根据用户相似度推荐电影的代码）

# 使用示例
recommend_movies('Alice', ratings)

扩展阅读

图片

相似度