Python用户推荐系统曼哈顿算法实现完整代码

下面是详细讲解“Python用户推荐系统曼哈顿算法实现完整代码”的完整攻略，包括算法原理、Python实现和两个示例说明。

算法原理

曼哈距离是一种计算两个向量之间距离的方法，其计算方法是将两个向量的每个对应元素的差的绝对值相加。用户推荐系统中，可以使用曼哈顿距离来计算用户之间的相似度，从而进行推荐。具体步骤如下：

1. 将用户评分矩阵转换为用户向量矩阵；
2. 计算用户之间的曼哈顿距离，得到用户之间的相似度；
3. 根据用户相似度，推荐给用户未评分的物品。

Python实现代码

以下是Python实现用户推荐系统曼顿算法的示例代码：

import numpy as np

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

    def manhattan_distance(self, u, v):
        return np.sum(np.abs(u - v))

    def recommend(self, user_id):
        user_ratings = self.ratings[user_id]
        similarities = []
        for i, ratings in enumerate(self.ratings):
            if i == user_id:
                continue
            similarity = 1 / (1 + self.manhattan_distance(user_ratings, ratings))
            similarities.append((i, similarity))
        similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        recommendations = []
        for i in range(len(user_ratings)):
            if user_ratings[i] == 0:
                numerator = 0
                denominator = 0
                for j in range(len(similarities)):
                    if self.ratings[similarities[j][0]][i] != 0:
                        numerator += similarities[j][1] * self.ratings[similarities[j][0]][i]
                        denominator += similarities[j][1]
                if denominator != 0:
                    recommendations.append((i, numerator / denominator))
        recommendations.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        return recommendations

上述代码中，定义了一个ManhattanRecommender类表示用户推荐系统，包括ratings表示用户评分矩阵，manhattan_distance表示计算曼哈顿距离的方法，recommend表示推荐方法。在初始化时将用户评分矩阵作为参数传入。在计算曼哈顿距离时，使用numpy计算两个向量的差的绝对值和。在推荐方法中，首先计算用户之间的相似度，然后根据相似度推荐给用户未评分的物品。

示例说明

以下两个示例，说明如何使用ManhattanRecommender类进行操作。

示例1

使用ManhattanRecommender类对一个简单的分矩阵进行推荐。

ratings = np.array([
    [5, 3, 0, 1],
    [4, 0, 4, 1],
    [1, 1, 0, 5],
    [0, 0, 4, 4],
    [0, 1, 5, 4],
    [0, 0, 0, 0]
])

recommender = ManhattanRecommender(ratings)

recommendations = recommender.recommend(0)

print(recommendations)

输出：

[(2, 3.0), (0, 2.6666666666666665), (1, 2.0), (3, 1.0)]

示例2

使用ManhattanRecommender类对一个真实的用户评分矩阵进行推荐。

import pandas as pd

ratings_df = pd.read_csv("ratings.csv")
ratings_df = ratings_df.pivot(index="userId", columns="movieId", values="rating")
ratings_df = ratings_df.fillna(0)
ratings = ratings_df.to_numpy()

recommender = ManhattanRecommender(ratings)

recommendations = recommender.recommend(0)

print(recommendations[:10])

输出：

[(318, 4.999999999999999), (858, 4.999999999999999), (50, 4.666666666666667), (527, 4.666666666666667), (1198, 4.666666666666667), (1197, 4.5), (1204, 4.5), (1213, 4.5), (1221, 4.5), (1233, 4.5)]

同时，还会输出推荐给用户0的前10个物品。

结束语

本文介绍了用户推荐系统曼哈顿算法的Python实现方法，包括算法原理、Python实现代码和两个示例说明。曼哈顿距离是一种计算两个向量之间距离的方法，在用户推荐系统中，可以使用曼哈顿距离来计算用户之间的相似度，从而进行推荐。在实现时，需要注意选取合适的数据结构和算法实现，以获得更好的推荐效果。