我如何使用 Python 构建电影推荐系统

简介
有没有想过 Netflix 如何知道您想看什么？推荐系统已经成为电影行业的重要组成部分，帮助用户根据自己的喜好发现他们喜欢的电影。在这篇文章中，我将向您介绍如何使用 Python、利用公开可用的数据集和库构建一个简单的电影推荐系统。无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，本指南都将带您深入了解数据和建议的世界。

第 1 步：收集数据
要构建任何推荐系统，我们首先需要数据。对于电影，最好的可用数据集之一是 MovieLens 数据集。它包括电影标题、类型和用户评分等信息。

下载数据集：访问 MovieLens 网站并下载数据集。
将数据加载到Python中：使用Pandas等库读取数据集。
蟒蛇
萨林科德
将 pandas 导入为 pd

加载电影和评分数据集

电影 = pd.read_csv('movies.csv')
ratings = pd.read_csv(' ratings.csv')

打印(movies.head())
打印（评级.head（））
第2步：选择推荐方法
有两种流行的推荐系统类型：

基于内容的过滤：推荐与用户之前喜欢的类似的电影。
协同过滤：根据相似用户的喜好推荐电影。
在本教程中，我们将使用基于内容的过滤。

第 3 步：构建模型
我们将使用 sklearn 库中的 TF-IDF Vectorizer 来分析电影类型和描述。

蟒蛇
萨林科德
从 sklearn.feature_extraction.text 导入 TfidfVectorizer
从 sklearn.metrics.pairwise 导入 cosine_similarity

向量化流派

tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')
movie['genres'] = movie['genres'].fillna('') # 填充 NaN 值
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(movies['genres'])

计算相似度矩阵

cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix, tfidf_matrix)

打印（cosine_sim.shape）
第四步：构建推荐功能
现在，让我们创建一个根据所选标题推荐电影的函数。

蟒蛇
萨林科德
def推荐电影（标题，cosine_sim=cosine_sim）：
indexs = pd.Series(movies.index, index=movies['title']).drop_duplicates()
idx = 索引[标题]

# Get pairwise similarity scores<br>
sim_scores = list(enumerate(cosine_sim[idx]))<br>
sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
<h2>
  
  
  Get top 10 recommendations
</h2>

<p>sim_scores = sim_scores[1:11]<br>
movie_indices = [i[0] for i in sim_scores]</p>

<p>return movies['title'].iloc[movie_indices]<br>
</p>

示例

print(recommend_movies('玩具总动员 (1995)'))
第 5 步：测试模型
功能准备好后，用不同的电影标题进行测试，看看推荐是否符合您的期望。

第 6 步：部署（可选）
如果您想更进一步，请使用 Flask 或 Django 等框架将此模型部署为简单的 Web 应用程序。这是 Flask 的片段：

蟒蛇
萨林科德
从 Flask 导入 Flask、请求、jsonify

app = Flask(名称)

@app.route('/recommend',methods=['GET'])
def 推荐():
title = request.args.get('title')
推荐=推荐电影(标题)
返回 jsonify(recommendations.tolist())

if 名称 == 'main':
app.run(debug=True)
结论
恭喜！您刚刚使用 Python 构建了一个基本的电影推荐系统。虽然这是一个简单的实现，但它为使用深度学习或混合模型的更复杂系统提供了可能性。 ？立即查看！ https://shorturl.at/dwHQI
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如果您喜欢这篇文章，请随时发表评论或分享您改进系统的想法。快乐编码！

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