Révéler le rôle important de Python dans le développement de systèmes de recommandation

Révéler le rôle important de Python dans le développement des systèmes de recommandation

Les systèmes de recommandation sont devenus un élément indispensable de l'ère Internet d'aujourd'hui. Pour diverses applications telles que le commerce électronique, les médias sociaux, les plateformes de musique et de vidéo, les systèmes de recommandation. L’effet est évident. Dans le processus de développement de systèmes de recommandation, Python, en tant que langage de programmation efficace et flexible, joue un rôle important. Cet article révélera le rôle important de Python dans le développement de systèmes de recommandation et joindra un exemple de code.

1. Traitement et nettoyage des données
   Le traitement et le nettoyage des données dans les systèmes de recommandation sont un processus important et long. La bibliothèque Pandas de Python facilite le traitement et le nettoyage d'ensembles de données à grande échelle. Pandas fournit une multitude de structures de données et d'outils de traitement, tels que DataFrame, qui peuvent facilement filtrer, découper et fusionner des données. Voici un exemple simple :

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 打印数据前5行
print(data.head())

# 数据清洗
# 删除空值
data.dropna()

# 数据处理
# 数据转换
data["price"] = data["price"].apply(lambda x: float(x.replace("$", "")))

# 数据筛选
filtered_data = data[data["price"] < 100]

# 打印筛选后的数据
print(filtered_data.head())

2. Extraction et représentation de fonctionnalités
   Dans les systèmes de recommandation, l'extraction et la représentation de fonctionnalités sont des tâches très importantes. La bibliothèque d'apprentissage automatique de Python scikit-learn fournit de riches méthodes d'extraction et de représentation de fonctionnalités. Par exemple, les données textuelles peuvent être converties en vecteurs de caractéristiques numériques à l'aide de la méthode TF-IDF. Un exemple est le suivant :

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 文本数据
text_data = [
    "Python is a popular programming language",
    "Machine learning is an important part of AI",
    "Python and Machine learning are closely related"
]

# 使用TF-IDF方法提取特征
vectorizer = TfidfVectorizer()
features = vectorizer.fit_transform(text_data)

# 打印特征向量
print(features.toarray())

3. Formation et évaluation du modèle
   Dans un système de recommandation, la sélection et la formation du modèle sont des étapes clés. La bibliothèque d'apprentissage automatique scikit-learn en Python fournit un riche ensemble de modèles d'apprentissage automatique et de méthodes d'évaluation. Voici un exemple de modèle de recommandation de filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur :

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 用户-物品评分矩阵
rating_matrix = [[5, 3, 0, 1],
                 [4, 0, 0, 1],
                 [1, 1, 0, 5],
                 [1, 0, 0, 4]]

# 切分训练集和测试集
train_matrix, test_matrix = train_test_split(rating_matrix, test_size=0.2)

# 计算用户相似度
user_similarity = cosine_similarity(train_matrix)

# 预测用户对物品的评分
def predict(user_id, item_id):
    similarity_sum = 0
    score_sum = 0
    for u_id in range(len(train_matrix)):
        if train_matrix[u_id][item_id] != 0:
            similarity_sum += user_similarity[user_id][u_id]
            score_sum += (user_similarity[user_id][u_id] * train_matrix[u_id][item_id])
    return score_sum / similarity_sum if similarity_sum != 0 else 0

# 对测试集进行评估
total_error = 0
for user_id in range(len(test_matrix)):
    for item_id in range(len(test_matrix[user_id])):
        if test_matrix[user_id][item_id] != 0:
            predicted_score = predict(user_id, item_id)
            error = abs(predicted_score - test_matrix[user_id][item_id])
            total_error += error

# 打印评估结果
print("Mean Absolute Error:", total_error / len(test_data))

En résumé, Python joue un rôle important dans le développement de systèmes de recommandation. Grâce au traitement et au nettoyage des données, à l'extraction et à la représentation des caractéristiques, à la formation et à l'évaluation des modèles et à d'autres fonctions de Python, nous pouvons développer et optimiser efficacement les systèmes de recommandation. J'espère que cet article sera utile à tous ceux qui utilisent Python dans le développement de systèmes de recommandation.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!