推荐系统实战示例 - Python 实现

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本示例属于「机器学习进阶课程」系列，建议先学习基础内容：

• 机器学习核心概念
• 协同过滤原理详解

🧠 核心实现思路

import numpy as np
from surprise import Dataset, Reader, KNNBasic
from surprise.model_selection import train_test_split

# 加载MovieLens数据集
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
ratings = data.load_all()  # 100万条用户-物品评分数据

# 构建基础矩阵
trainset, testset = train_test_split(ratings, test_size=0.25)

📊 可视化推荐效果

🛠️ 扩展学习建议

1. 尝试深度学习推荐模型
2. 了解矩阵分解技术
3. 探索实时推荐系统实现

⚠️ 注意事项

• 实际部署需考虑冷启动问题
• 大规模数据建议使用Spark MLlib
• 可通过可视化工具分析推荐效果

📌 提示：本示例使用Surprise库，可直接运行查看推荐结果。如需更复杂的实现，建议参考机器学习实战课程