大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)領域的應用-協(xié)同過濾實踐_第1頁
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大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)領域的應用——協(xié)同過濾實踐北京信息職業(yè)技術學院|朱立本文來自：大數(shù)據(jù)技術原理與應用——概念、存儲、處理、分析與應用作者：林子雨出版社：人民郵電出版社版權(quán)說明若作者對本資料使用持有異議，請及時聯(lián)系本網(wǎng)站，我們將在第一時間妥善處理。21.實踐背景我們選擇以MovieLens公開數(shù)據(jù)集作為實驗數(shù)據(jù)，采用ItemCF算法，使用Python語言來實現(xiàn)一個簡易的電影推薦系統(tǒng)具體采用的MovieLens100k數(shù)據(jù)集包括了1000名用戶對1700部電影的評分記錄，每個用戶都至少對20部電影進行過評分，一共有100000條電影評分記錄基于這個數(shù)據(jù)集，我們解決的是一個評分預測問題，即如何通過已知的用戶評分記錄來預測未知的用戶評分對于用戶未進行評分的電影，我們希望能夠預測出一個評分，而這個評分反過來也可以用于猜測用戶是否會喜歡這部電影，從而決定是否給用戶推薦該電影2.實踐數(shù)據(jù)用戶對電影評分的數(shù)據(jù)格式如下，包含了用戶ID、電影ID、評分、評分時間戳通過評分數(shù)據(jù)，我們便可以采用如余弦相似度來計算用戶之間的相似度用戶對電影的評分數(shù)據(jù)3.實踐流程具體實現(xiàn)流程如下：預處理：讀取數(shù)據(jù)，提取評分計算相似度：使用余弦相似度計算電影間的相似度計算推薦結(jié)果：針對目標用戶，對該用戶未評分的電影計算預測評分展示推薦結(jié)果：對計算的評分進行降序排序，取Top-N個結(jié)果，作為最終的推薦結(jié)果3.實踐流程例如對

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