レコメンデーション システムの開発における Python の重要な役割を明らかにする
レコメンデーション システムは、今日のインターネット時代、電子商取引、ソーシャル メディア、音楽やビデオ プラットフォームなどのさまざまなアプリケーションにとって、レコメンデーション システムの役割は自明です。レコメンド システムの開発プロセスでは、効率的で柔軟なプログラミング言語として Python が重要な役割を果たします。この記事では、レコメンデーション システムの開発における Python の重要な役割を明らかにし、サンプル コードを添付します。
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())
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())
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))
要約すると、Python は推奨システムの開発において重要な役割を果たします。 Python のデータ処理とクリーニング、特徴抽出と表現、モデルのトレーニングと評価、その他の機能を通じて、レコメンデーション システムを効率的に開発および最適化できます。この記事が、レコメンドシステム開発でPythonを使用する皆さんの参考になれば幸いです。
以上がレコメンドシステム開発におけるPythonの重要な役割を明らかにするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。