机器学习实战15-推荐算法-协同过滤在电影推荐中的应用实践

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战15-推荐算法-协同过滤在电影推荐中的应用实践。 随着互联网的发展，信息过载问题日益严重，推荐系统应运而生。本文将详细介绍推荐算法在电影推荐领域的应用实践，以及其背后的数学原理。本博客我将介绍推荐系统的背景与应用场景，然后详细阐述推荐算法的数学原理，然后通过一个电影推荐的实例来展示推荐算法的实际应用，利用python代码实现一个案例。

1. 背景与应用场景

推荐系统是一种信息过滤系统，旨在解决信息过载问题。在电影推荐领域，推荐系统能够根据用户的兴趣和历史行为，为用户推荐可能感兴趣的电影。例如，当用户在电影平台上浏览电影时，推荐系统可以根据用户的观看历史、评分、搜索记录等信息，为用户推荐相似或相关的电影。

2. 推荐算法的数学原理

推荐算法主要分为协同过滤和基于内容的推荐两种方法。下面我们将分别介绍这两种方法的数学原理。

2.1 协同过滤

协同过滤（Collaborative Filtering, CF）是一种基于用户历史行为数据的推荐方法。其基本思想是：如果两个用户在过去的某些项目上表现出相似的兴趣，那么他们在未来的项目上也可能表现出相似的兴趣。协同过滤主要包括用户基于的协同过滤（User-based CF）和物品基于的协同过滤（Item-based CF）两种方法。

2.1.1 用户基于的协同过滤

用户基于的协同过滤通过计算用户之间的相似度，找到与目标用户相似的用户群体，然后根据这些相似用户的兴趣推荐项目。用户之间的相似度可以通过余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法计算。假设我们有一个用户-物品评分矩阵$R\in {\mathbb{R}}^{m\times n}$，其中$m$表示用户数，$n$表示物品数，$R_{ij}$表示用户$i$对物品$j$的评分。用户$i$和用户$j$之间的余弦相似度可以表示为：
$$\text{sim}(i,j)=\frac{{\sum }_{k=1}^n{R}_{ik}?R_{jk}}{\sqrt{{\sum }_{k=1}^n{R}_{ik}^2}?\sqrt{{\sum }_{k=1}^n{R}_{jk}^2}}$$

2.1.2 物品基于的协同过滤

物品基于的协同过滤通过计算物品之间的相似度，找到与目标物品相似的物品群体，然后根据用户对这些相似物品的评分预测用户对目标物品的评分。物品之间的相似度可以通过余弦相似度、调整余弦相似度等方法计算。假设我们有一个物品-用户评分矩阵$R\in {\mathbb{R}}^{n\times m}$，物品$i$和物品$j$之间的余弦相似度可以表示为：
$$\text{sim}(i,j)=\frac{{\sum }_{k=1}^m{R}_{ki}?R_{kj}}{\sqrt{{\sum }_{k=1}^m{R}_{ki}^2}?\sqrt{{\sum }_{k=1}^m{R}_{kj}^2}}$$

2.2 基于内容的推荐

基于内容的推荐（Content-based Filtering）是一种基于项目特征的推荐方法。其基本思想是：如果用户喜欢某个项目，那么具有相似特征的其他项目也可能受到用户的喜爱。基于内容的推荐主要包括项目特征提取、用户兴趣建模和推荐生成三个步骤。

3. 电影推荐的实例

以电影推荐为例，我们可以将电影的特征分为导演、演员、类型、年代等。假设我们有一个电影-特征矩阵$F\in {\mathbb{R}}^{n\times p}$，其中$p$表示特征数，$F_{ij}$表示电影$i$在第$j$个特征上的取值。根据用户的历史行为，我们可以得到一个用户-特征偏好矩阵$P\in {\mathbb{R}}^{m\times p}$，其中$P_{ij}$表示用户$i$对特征$j$的偏好程度。那么，用户$i$对电影$j$的兴趣可以表示为：
$$\text{兴趣}(i,j)=\sum _{k=1}^p{F}_{jk}?P_{ik}$$
根据计算得到的兴趣值，我们可以为用户推荐兴趣值最高的电影。

4. 电影推荐的实例代码实现

数据csv样例：movie_data2.csv

user_id,movie_id,rating,title,genre,release_year
1,1,5,"The Shawshank Redemption","Drama",1994
1,2,4,"The Godfather","Crime",1972
1,3,3,"Pulp Fiction","Crime",1994
1,4,2,"Forrest Gump","Drama",1994
2,1,4,"The Shawshank Redemption","Drama",1994
2,2,5,"The Godfather","Crime",1972
2,3,2,"Pulp Fiction","Crime",1994
2,5,4,"The Dark Knight","Action",2008
3,1,5,"The Shawshank Redemption","Drama",1994
3,6,4,"Inception","Sci-Fi",2010
3,7,3,"The Matrix","Sci-Fi",1999
4,2,4,"The Godfather","Crime",1972
4,4,5,"Forrest Gump","Drama",1994
4,5,3,"The Dark Knight","Action",2008
4,6,4,"Inception","Sci-Fi",2010
5,3,3,"Pulp Fiction","Crime",1994
5,7,4,"The Matrix","Sci-Fi",1999
5,8,5,"Fight Club","Drama",1999

实现代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设df是已经读取的CSV数据，直接运行
df = pd.DataFrame({
    'user_id': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
    'movie_id': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 5, 1, 6, 7],
    'rating': [5, 4, 3, 2, 4, 5, 2, 4, 5, 4, 3],
    'title': ["The Shawshank Redemption", "The Godfather", "Pulp Fiction", "Forrest Gump",
              "The Shawshank Redemption", "The Godfather", "Pulp Fiction", "The Dark Knight",
              "The Shawshank Redemption", "Inception", "The Matrix"],
    'genre': ["Drama", "Crime", "Crime", "Drama", "Drama", "Crime", "Crime", "Action", "Drama", "Sci-Fi", "Sci-Fi"],
    'release_year': [1994, 1972, 1994, 1994, 1994, 1972, 1994, 2008, 1994, 2010, 1999]
})
print(df )

# 如果是读取movie_data.csv，可以根据以上数据构建出movie_data.csv
# data = pd.read_csv('movie_data.csv')
# df = data
# print(df )

# 构建一个用户-电影评分矩阵
user_movie_matrix = df.pivot_table(index='user_id', columns='movie_id', values='rating')

# 填充缺失值为0
user_movie_matrix = user_movie_matrix.fillna(0)

# 计算余弦相似度
user_similarity = cosine_similarity(user_movie_matrix)

# 转换为DataFrame以便查看
user_similarity_df = pd.DataFrame(user_similarity, index=user_movie_matrix.index, columns=user_movie_matrix.index)

# 找到与用户1最相似的用户
most_similar_users = user_similarity_df.loc[1].sort_values(ascending=False).index[1:]  # 排除用户自己

# 找出这些用户评价较高的电影
recommended_movies = df[(df['user_id'].isin(most_similar_users)) &
                        ~(df['movie_id'].isin(df[df['user_id'] == 1]['movie_id']))].groupby('movie_id').mean().sort_values(by='rating', ascending=False)

print(recommended_movies)

运行结果：
movie_id
5 2.0 4.0 2008.0
6 3.0 4.0 2010.0
7 3.0 3.0 1999.0