推荐系统是机器学习在实际场景中的经典应用之一，常用于电商、视频平台等个性化推荐场景。以下使用 scikit-learn 实现一个基础的协同过滤推荐系统 🚀

🧩 1. 核心概念

  • 协同过滤：通过用户-物品交互数据，挖掘用户偏好
  • 评分矩阵：用户对物品的打分构成二维数组
  • 相似度计算：用皮尔逊相关系数或余弦相似度衡量用户/物品间关联
推荐系统_架构

🛠 2. 实现步骤

2.1 数据准备

  • 使用 load_builtin 加载MovieLens数据集
  • 数据格式：用户ID × 物品ID × 评分
from sklearn.datasets import load_files
data = load_files('path/to/movielens')

2.2 模型构建

  • 选择 KNNBasic 算法（基于用户相似度）
  • 调用 kneighbors 进行预测
from sklearn.neighbors import KNNBasic
model = KNNBasic()
model.fit(trainset)
predictions = model.kneighbors([user_id], n_neighbors=5)

2.3 结果分析

  • 评分范围：1-5分
  • 推荐逻辑：相似用户喜欢的物品 → 当前用户可能感兴趣
协同过滤_算法

🌐 扩展学习

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⚠️ 注意事项

  • 实际部署需处理稀疏矩阵与冷启动问题
  • 可尝试 SVD 或 SVDpp 算法提升效果
  • 数据隐私保护是关键考量因素 🔒
推荐系统_挑战