基於內容的電影推薦 使用者畫像

使用者畫像構建步驟：

使用者畫像建立

import pandas as pd

import numpy as np
from gensim.models import tfidfmodel
from functools import
reduce
import collections
from pprint import pprint
# ......
'''user profile畫像建立：
1. 提取使用者**列表
3. 根據詞頻排序，最多保留top-k個詞，這裡k設為100，作為使用者的標籤
'''def
create_user_profile()
:    watch_record = pd.read_csv(
"datasets/ml-latest-small/ratings.csv"
, usecols=
range(2
), dtype=
)    watch_record = watch_record.groupby(
"userid"
).agg(
list
)# print(watch_record)
movie_dataset = get_movie_dataset(
)    movie_profile = create_movie_profile(movie_dataset)
user_profile =
for uid, mids in watch_record.itertuples():
record_movie_prifole = movie_profile.loc[
list
(mids)
]        counter = collections.counter(
reduce
(lambda x, y:
list
(x)+
list
(y), record_movie_prifole[
"profile"
].values)
)# 興趣詞
interest_words = counter.most_common(50)
maxcount = interest_words[0]
[1]        interest_words =
[(w,
round
(c/maxcount,4)
)for w,c in interest_words]
user_profile[uid]
= interest_words
return user_profile
user_profile = create_user_profile(
)pprint(user_profile)

基於內容和使用者畫像的個性化推薦

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如何實現基於內容和使用者畫像的個性化推薦

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基於使用者喜好以及電影型別的電影推薦演算法

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