我如何使用 Python 建立電影推薦系統

簡介
有沒有想過 Netflix 如何知道您想看什麼？推薦系​​統已經成為電影產業的重要組成部分，幫助用戶根據自己的喜好發現他們喜歡的電影。在這篇文章中，我將向您介紹如何使用 Python、利用公開可用的資料集和函式庫來建立一個簡單的電影推薦系統。無論您是初學者還是經驗豐富的開發人員，本指南都將帶您深入了解數據和建議的世界。

第 1 步：收集資料
要建立任何推薦系統，我們首先需要數據。對於電影，最好的可用資料集之一是 MovieLens 資料集。它包括電影標題、類型和用戶評分等資訊。

下載資料集：造訪 MovieLens 網站並下載資料集。
將資料載入到Python中：使用Pandas等函式庫讀取資料集。
蟒蛇
薩林科德
將 pandas 導入為 pd

加載電影和評分數據集

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

印(movies.head())
列印（評級.head（））
步驟2：選擇推薦方法
有兩種流行的推薦系統類型：

基於內容的過濾：推薦與用戶之前喜歡的類似的電影。
協同過濾：根據相似用戶的喜好推薦電影。
在本教程中，我們將使用基於內容的過濾。

第 3 步：建構模型
我們將使用 sklearn 庫中的 TF-IDF Vectorizer 來分析電影類型和描述。

蟒蛇
薩林科德
從 sklearn.feature_extraction.text 匯入 TfidfVectorizer
從 sklearn.metrics.pairwise 導入 cosine_similarity

向量化流派

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

計算相似度矩陣

cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix, tfidf_matrix)

列印（cosine_sim.shape）
第四步：建置推薦功能
現在，讓我們建立一個根據所選標題推薦電影的函數。

蟒蛇
薩林科德
def推薦電影（標題，cosine_sim=cosine_sim）：
indexs = pd.Series(movies.index, index=movies['title']).drop_duplicates()
idx = 索引[標題]

# 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>

範例

print(recommend_movies('玩具總動員 (1995)'))
第 5 步：測試模型
功能準備好後，用不同的電影標題進行測試，看看推薦是否符合您的期望。

第 6 步：部署（可選）
如果您想更進一步，請使用 Flask 或 Django 等框架將此模型部署為簡單的 Web 應用程式。這是 Flask 的片段：

蟒蛇
薩林科德
從 Flask 導入 Flask、請求、jsonify

app = Flask(名稱)

@app.route('/recommend',methods=['GET'])
def 推薦():
title = request.args.get('title')
推薦=推薦電影(標題)
返回 jsonify(recommendations.tolist())

if 名稱 == 'main':
app.run(debug=True)
結論
恭喜！您剛剛使用 Python 建立了一個基本的電影推薦系統。雖然這是一個簡單的實現，但它為使用深度學習或混合模型的更複雜系統提供了可能性。 ？立即查看！ https://shorturl.at/dwHQI
？在這裡觀看 https://shorturl.at/zvAqO

如果您喜歡這篇文章，請隨時發表評論或分享您改進系統的想法。快樂編碼！

標籤

電影 #python #recommendationsystem #machinelearning #api

如果您想進一步定製或添加特定部分，請告訴我！ ？立即查看！ https://shorturl.at/dwHQI
？在這裡觀看 https://shorturl.at/zvAqO

以上是我如何使用 Python 建立電影推薦系統的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！