Python实现协同过滤推荐算法完整代码示例

协同过滤是一种常用的推荐算法，它基于用户历史行为数据，通过计算之间的相似度，来预测对未知物品的喜程度。本文将介绍协同过滤的基本原理和Python实代码示例。

协同过滤的基本原理

协过滤算法分为两种：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤是指据用户历史行为数据，计算用户之间的相似度，然后根相似度来预测用户对未知物品的喜好程度。基于物品的协同过滤是指根据物品历史被用户喜欢的数据，计算物品之间的相似度，然后根据相似来预测对未知物品的喜好程度。

示例一：基于用户的协同过滤

以下是一个基于用户的协同过的Python实现代码示例：

import numpy as np

# 用户历史行为数据
user_item_matrix = np.array([
    [1, 1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 1, 0, 1],
    [1, 0, 0, 1, 1],
    [0, 1, 0, 1, 0],
    [1, 0, 1,0, 1]
])

# 计算用户之间的相似度
user_sim_matrix = np.dot(user_item_matrix, user_item_matrix.T)

# 预测用户对未知物品的喜好程度
user_id = 0
item_id 2
user_item_scores = np.dot(user_sim_matrix[user_id], user_item_matrix[:, item_id])
print('User {} scores for item {}: {}'.format(user_id, item_id, user_item_scores))

在上面的代码中，我们首先定义了一个用户历史行为数据矩阵，然后计算了用户之间的相似度矩阵。接着，我们预测了用户0对物品2的喜好程度。

示例二：基于物品的协同过滤

以下是一个基于物品的协过滤的Python实现代码示例：

import numpy as np

# 用户历史行为数据
user_item_matrix = np.array([
    [1, 1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 1, 0, 1],
    [1, 0, 0, 1, 1],
   0, 1, 0, 1, 0],
    [1, 0, 1, 0, 1]
])

# 计算物品之间的相似度
item_sim_matrix = np.dot(user_item_matrix.T, user_item_matrix)

# 预测用户对未知物品的喜好程度
user_id = 0
item_id = 2
user_item_scores = np.dot(user_item_matrix[user_id], item_sim_matrix[:, item_id])
print('User {} scores for item {}: {}'.format(user_id, item_id, user_item_scores))

在上面的代码中，我们首先定义了一个用户历史行为数据矩阵然后计算了物品之间的相似度矩阵。接着，我们预测了用户0对物品2的喜好程度。

总结

在本文中，我们介绍了协同过滤推荐法的基本原理和Python实现代码示例。通过本文的学习您可以了解协同过滤推荐算法的基本原理和应用场景，为深入学习推荐算法打下基础。