推荐系统和召回:构建个性化推荐引擎的Python实现

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本文介绍了如何使用Python构建基于协同过滤的推荐系统,结合基于内容的召回技术,提高推荐准确性。通过加载MovieLens数据集,计算项目相似性,实现个性化电影推荐。

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推荐系统和召回:构建个性化推荐引擎的Python实现

在当今数字时代,推荐系统扮演着重要的角色。无论是电子商务平台、社交媒体还是音乐和视频流媒体服务,个性化推荐都成为用户体验的关键。本文将介绍如何使用Python构建一个基于协同过滤的推荐系统,并使用召回技术提高推荐的准确性。

推荐系统的核心任务是根据用户的兴趣和行为,预测和推荐可能感兴趣的项目。协同过滤是一种流行的推荐算法,它基于用户和项目之间的相似性来进行推荐。在本文中,我们将使用MovieLens数据集来构建一个电影推荐系统。

首先,我们需要准备数据集。MovieLens数据集是一个常用的电影评分数据集,包含了用户对电影的评分信息。你可以从MovieLens网站下载数据集并导入到Python中。下面是一个简单的代码片段,演示如何加载MovieLens数据集:

import pandas as pd

# 读取电影数据
movies = pd.read_csv(
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