ML - 基于内容的推荐系统

简介

基于内容的推荐系统是一种基于物品本身特征进行推荐的方法，与协同过滤的基于用户行为数据的推荐方法不同。基于内容的推荐系统通过分析物品的特征，找到与用户所感兴趣的物品相似度较高的物品进行推荐。

实现方法

基于内容的推荐系统需要首先对物品进行特征提取，将物品转化为结构化的数据，然后通过机器学习算法计算物品之间的相似度。常见的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF 等。机器学习算法包括如下几种：

1. 基于距离的算法，如欧几里得距离、余弦相似度等；
2. 基于分类的算法，如朴素贝叶斯、决策树等；
3. 基于降维的算法，如 PCA、SVD 等。

示例代码

使用 Python 实现基于内容的推荐系统示例代码如下：

# 导入相应的库
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 数据读取
data = pd.read_csv('data.csv')

# 特征提取
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(data['description'])

# 计算相似度
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix)

# 推荐函数
def get_recommendations(title, cosine_sim, data):
    # 找到电影的索引
    idx = data[data['title'] == title].index[0]
    # 提取相似度分数
    sim_scores = list(enumerate(cosine_sim[idx]))
    # 根据相似度分数排序
    sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    # 取出前n个相似电影的索引
    sim_scores = sim_scores[1:11]
    movie_indices = [i[0] for i in sim_scores]
    # 返回前n个相似电影的标题
    return data['title'].iloc[movie_indices]

以上便是一个简单的基于内容的推荐系统示例代码。其中，get_recommendations 函数可以传入一个物品的标题，输出与之相似的前十个物品标题。