【人工智能-初级】基于用户的协同过滤推荐算法
文章目录
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- 1. 数据集
- 2. 实验代码
- 3. 代码解释
- 4. 实验结果
- 5. 评估
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基于用户的协同过滤算法是一种常见的推荐算法，它的核心思想是根据用户之间的相似性来进行推荐。
实验案例:
使用的是电影推荐数据集 MovieLens，实验中我们会通过用户评分数据计算用户之间的相似性，并使用基于用户的协同过滤算法来生成推荐。
1. 数据集
我们使用的是 MovieLens 100K 数据集，该数据集包含10万条电影评分数据。每条数据包含用户、电影、评分和时间戳。你可以从 MovieLens 官方网站 下载该数据集。
数据集文件结构：
u.data：评分数据文件，每行包含用户ID、电影ID、评分、时间戳u.item：电影信息文件，每行包含电影ID、电影名称等信息u.user：用户信息文件，每行包含用户ID、性别、年龄、职业等信息
2. 实验代码
我们将使用 Pandas 来处理数据，SciPy 来计算用户之间的相似度，