如何使用Python搭建CMS系统的推荐系统功能
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 加载数据 data = load_data() # 划分训练集和测试集 train_data, test_data = train_test_split(data) # 训练模型 model = cosine_similarity(train_data) # 保存模型 save_model(model)
在这个示例中,我们首先加载数据,然后将数据划分为训练集和测试集。接下来,我们使用训练集训练模型,并使用余弦相似度作为相似度度量。最后,我们保存训练好的模型供之后使用。
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 加载模型 model = load_model() def get_recommendations(user_id): # 获取用户的行为数据 user_data = get_user_data(user_id) # 计算用户的兴趣向量 user_vector = calculate_user_vector(user_data) # 计算用户的推荐内容 recommendations = cosine_similarity(user_vector, model) return recommendations
在这个示例中,我们首先加载训练好的模型。然后,当一个用户请求推荐内容时,我们根据用户的行为数据计算用户的兴趣向量,并使用余弦相似度计算用户和其他内容之间的相似度。最后,我们将相似度作为推荐内容的依据,返回给用户。
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