Python | 电影推荐系统的实现

简介

这是一个基于Python的电影推荐系统的实现，可以根据用户历史观看记录和评分以及电影的内容特征，给用户推荐电影。

功能

• 根据用户历史观看记录和评分，给用户推荐相关性较高的电影。
• 根据电影的内容特征，给用户推荐内容相似的电影。
• 支持用户对推荐结果进行反馈和评分。

技术

本系统基于机器学习的协同过滤算法和内容过滤算法实现。具体技术包括：

• 使用Surprise库实现协同过滤算法，进行用户-物品间的矩阵分解。
• 对电影的内容特征进行分析和建模，实现基于内容的推荐算法。
• 使用Flask框架实现网页端和API接口，用户可以直接访问和使用推荐系统。

实现步骤

• 数据预处理
  • 读取电影数据和用户历史记录和评分数据。
  • 对电影数据进行特征工程，包括数据清洗、特征提取、编码等。
  • 对用户历史记录和评分数据进行处理，得到用户-物品评分矩阵。
• 建立协同过滤模型
  • 使用Surprise库实现均值解算、基础算法、KNN算法、SVD算法等。
  • 使用交叉验证和参数选择算法，调参优化模型。
• 建立基于内容的推荐模型
  • 对电影的内容特征进行分析和建模，建立模型。
  • 对模型进行评估和调优。
• 推荐算法融合
  • 对协同过滤模型和基于内容的推荐模型进行加权融合，得出综合推荐结果。
• 实现网页端和API接口
  • 使用Flask框架开发网页端和API接口，实现用户的访问和使用。

Markdown 代码片段

以下代码片段为数据预处理过程中的Python代码段：

# 数据预处理

# 读取电影数据和用户历史记录和评分数据
movies_df = pd.read_csv('movies.csv', sep=',', header=0)
ratings_df = pd.read_csv('ratings.csv', sep=',', header=0)

# 对电影数据进行特征工程，包括数据清洗、特征提取、编码等
movies_df = movies_df.dropna()
genres_unique = pd.DataFrame(movies_df.genre.str.split('|').tolist()).stack().unique()
genres_unique = pd.DataFrame(genres_unique, columns=['genre'])
movies_df = movies_df.join(movies_df.genre.str.get_dummies().astype(bool))
movies_df = movies_df.drop('genre', axis=1)

# 对用户历史记录和评分数据进行处理，得到用户-物品评分矩阵
ratings_df = ratings_df.drop(['timestamp'], axis=1)
user_ratings_df = ratings_df.pivot(index='userId', columns='movieId', values='rating')
normalized_df = user_ratings_df.apply(lambda x: (x - np.mean(x)) / (np.max(x) - np.min(x)), axis=1)