【人工智能】使用Python构建推荐系统：从协同过滤到深度学习

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推荐系统是现代互联网的重要组成部分，广泛应用于电商、社交媒体和流媒体平台中。本文详细介绍了如何使用Python构建推荐系统，从传统的协同过滤方法，到基于深度学习的推荐模型。我们将先了解推荐系统的基本概念，随后实现基于用户和物品的协同过滤模型，最后引入深度学习的嵌入技术，展示如何利用神经网络提升推荐效果。代码示例贯穿全篇，并配有详尽的中文注释，帮助读者逐步理解和构建推荐系统，适合对机器学习和推荐系统有一定了解的开发者。

1. 推荐系统简介

推荐系统是一种通过分析用户的行为和偏好，为用户提供个性化内容的系统。现代推荐系统可以分为三类：基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐。本篇文章的重点是协同过滤和深度学习方法。

协同过滤是最常见的推荐方法，它基于用户的历史行为（如评分或购买记录）来预测用户对未见内容的兴趣。协同过滤可进一步分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。而近年来，深度学习在推荐系统中的应用也越来越广泛，凭借强大的特征提取能力，深度学习能够大幅提升推荐效果。

2. 基于协同过滤的推荐系统

协同过滤是一种经典的推荐技术，它假设具有相似历史行为的用户会对相似的内容感兴趣。协同过滤分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

2.1 用户协同过滤实现

用户协同过滤的核心思想是通过找到与目标用户行为相似的其他用户，来为目标用户推荐他们可能喜欢的物品。我们可以使用余弦相似度计算用户之间的相似性。

代码示例如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity# 假设我们有一个用户-物品评分矩阵
ratings_dict = {'user_id': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5],'item_id': [1, 2, 3, 2, 3, 1, 4, 2, 4, 3],'rating': [5, 3, 4, 4, 5, 3, 2, 4, 5, 4]
}
ratings_df = pd.DataFrame(ratings_dict)# 将数据转换为用户-物品矩阵
user_item_matrix = ratings_df.pivot_table(index='user_id', columns='item_id', values='rating').fillna(0)# 计算用户之间的余弦相似度
user_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix)
user_similarity_df = pd.DataFrame(user_similarity, index=user_item_matrix.index, columns=user_item_matrix.index)print("用户相似性矩阵：")
print(user_similarity_df)# 为用户1推荐物品
user_id