【笔记4】用pandas实现条目数据格式的推荐算法 (基于用户的协同)
''' 基于用户的协同推荐 条目数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一：条目（用户、商品、打分）（避免巨型稀疏矩阵） csv_txt = '''"Angelica","Blues Traveler",...
【笔记3】用pandas实现矩阵数据格式的推荐算法 (基于用户的协同)
原书作者使用字典dict实现推荐算法，并且惊叹于18行代码实现了向量的余弦夹角公式。 我用pandas实现相同的公式只要3行。 特别说明：本篇笔记是针对矩阵数据，下篇笔记是针对条目数据。 ''' 基于用户的协同推荐 矩阵数据 ''' import pandas as pd from io impor...
【笔记5】用pandas实现矩阵数据格式的推荐算法 (基于物品的协同)
''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明： 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法。我们前面提过，这种算法的优势之 一是扩展性好，对于大数据量而言，运算速度快、占用内存少。 2.用户的评价标准是不同的，比如喜欢一个歌手时有些人会打4分，有些打5分；不喜欢时 有人会打3分，有些则会只给1分...
【笔记6】用pandas实现条目数据格式的推荐算法 (基于物品的协同)
''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明： 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法。我们前面提过，这种算法的优势之 一是扩展性好，对于大数据量而言，运算速度快、占用内存少。 2.用户的评价标准是不同的，比如喜欢一个歌手时有些人会打4分，有些打5分；不喜欢时 有人会打3分，有些则会只给1分...
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