推荐系统代码精选

推荐系统是当今互联网产品中不可或缺的一部分，它可以帮助用户发现他们可能感兴趣的内容或商品。以下是一些推荐系统相关的代码示例，供您参考和学习。

Python 代码示例

以下是一个简单的基于协同过滤的推荐系统代码示例：

class CollaborativeFiltering:
    def __init__(self, ratings):
        self.ratings = ratings

    def recommend(self, user_id):
        # 计算用户相似度
        similarity = self._calculate_similarity(user_id)
        # 根据相似度推荐
        recommendations = self._recommend_based_on_similarity(similarity)
        return recommendations

    def _calculate_similarity(self, user_id):
        # 计算用户相似度的逻辑
        pass

    def _recommend_based_on_similarity(self, similarity):
        # 根据相似度推荐逻辑
        pass

# 使用示例
ratings = {
    'user1': {'item1': 5, 'item2': 4},
    'user2': {'item1': 3, 'item2': 5},
    'user3': {'item1': 4, 'item2': 2},
}

cf = CollaborativeFiltering(ratings)
recommendations = cf.recommend('user1')
print(recommendations)

JavaScript 代码示例

以下是一个基于内容的推荐系统代码示例：

class ContentBasedFiltering {
    constructor(items, user_preferences) {
        this.items = items;
        this.user_preferences = user_preferences;
    }

    recommend() {
        const recommendations = [];
        this.items.forEach(item => {
            const similarity = this._calculate_similarity(item, this.user_preferences);
            if (similarity > 0.5) {
                recommendations.push(item);
            }
        });
        return recommendations;
    }

    _calculate_similarity(item, preferences) {
        // 计算相似度的逻辑
        return 0;
    }
}

// 使用示例
const items = [
    { title: 'Item 1', content: 'This is the content of item 1' },
    { title: 'Item 2', content: 'This is the content of item 2' },
    { title: 'Item 3', content: 'This is the content of item 3' },
];

const user_preferences = { keyword: 'item', content: 'content' };

const cbf = new ContentBasedFiltering(items, user_preferences);
const recommendations = cbf.recommend();
console.log(recommendations);

更多推荐系统代码示例，请访问我们的推荐系统代码库。

图片示例

Python 推荐系统

JavaScript 推荐系统