Python怎样实现推荐系统？协同过滤算法实践-Python教程-PHP中文网

Python怎样实现推荐系统？协同过滤算法实践

絕刀狂花

发布： 2025-07-02 18:48:03

原创

117人浏览过

协同过滤推荐系统可通过python的scikit-surprise库实现；具体步骤包括：1. 安装库并准备“用户-物品-评分”格式数据；2. 使用knn算法构建模型，选择基于用户或物品的相似度计算方式；3. 训练模型并进行推荐；4. 注意冷启动、稀疏矩阵、性能优化和评估指标等问题。

Python怎样实现推荐系统？协同过滤算法实践

推荐系统在如今的互联网产品中几乎是标配，像电商、视频平台、音乐App这些地方都能看到它的影子。如果你用Python做点小项目或者想了解背后的原理，协同过滤是个不错的起点。

什么是协同过滤？

简单来说，协同过滤（Collaborative Filtering）是根据用户和物品之间的互动行为来推荐内容的一种方法。比如你在某视频网站上点赞了几个科技类视频，系统就可能认为你对这类内容感兴趣，然后给你推荐类似的东西。

协同过滤主要分两种：

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

基于用户的协同过滤：找和你兴趣相似的用户，看看他们喜欢什么。
基于物品的协同过滤：找你喜欢过的物品，再看看哪些其他物品也经常被同一群人喜欢。

实际应用中，这两种方式都很常见，有时候也会结合使用。

怎么用Python实现？

要在Python里动手实现一个简单的协同过滤推荐系统，最常用的是用scikit-surprise库，它封装好了很多经典的推荐算法，包括SVD、KNN等。

先安装一下：

pip install scikit-surprise

登录后复制

数据准备

你可以自己构造一个评分矩阵，也可以用现成的数据集，比如MovieLens的小型数据集。

假设你有一个这样的表格：

用户ID	物品ID	评分
1	101	5
1	102	3
2	101	4
...	...	...

这个结构就是标准的“用户-物品-评分”格式。

使用Surprise构建模型

代码大概长这样：

from surprise import Dataset, Reader, KNNBasic
from surprise.trainset import Trainset

# 假设你的数据是一个DataFrame，列名分别是 'userID', 'itemID', 'rating'
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')  # 或者你自己构造的数据
trainset = data.build_full_trainset()

sim_options = {
    'name': 'cosine',
    'user_based': True  # True表示基于用户，False表示基于物品
}

model = KNNBasic(sim_options=sim_options)
model.fit(trainset)

# 给用户1推荐物品
uid = trainset.to_inner_uid(1)
preds = model.get_neighbors(uid, k=10)

登录后复制

这段代码的意思是，我们用K近邻算法，计算用户之间的相似度（或物品之间的相似度），然后找出最相近的10个用户或物品。