电影推荐系统实现原理及Ptyhon源代码下载
在这个教程中,我们将实现一个基于电影内容本身相似性的推荐系统。我们将利用自然语言处理/ NLP技术来提取每个电影的特征,然后建立不同电影之间的余弦相似性矩阵,最后利用相似矩阵来推荐指定电影的10个最相似电影。 快速掌握Python开发技能,推荐汇智网的Python在线课程。 当我们评价互联网上的产品和服务时,我们表达并分享出来的倾向性,被推荐系统用来生成个性化推荐。最常见的例子就是亚马逊的商品推荐、谷歌的搜索结果推荐和Netflix上的视频推荐。 有两种类型的推荐系统: 协同过滤 - 基于用户的评价和消费行为来分组相似的用户,然后向用户推荐可能感兴趣的产品或服务 基于内容的过滤 - 基于产品/服务本身的相似性向用户推荐 在这个教程中,我们将利用电影的特征,例如风格、剧情、导演和主要演员等,来计算不同电影之间的余弦相似度。我们使用从data.world下载的IMDB前250部英文电影作为我们的数据集。 1、导入Python库和数据集 确保已经安装了RAKE库,或者参考以下命令安装: pip install rake_nltk 然后使用以下代码读入数据集: from rake_nltk i...