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3.10 MovieLens推荐算法实战：用Python实现完整的推荐系统

引言

本文通过MovieLens数据集实战案例，演示如何用Python实现一个完整的推荐系统。从数据加载、模型训练到推荐生成，提供完整的代码实现。

一、数据准备

1.1 加载MovieLens数据

# MovieLens数据加载defload_movielens_data():""" 加载MovieLens数据 """# MovieLens数据格式# ratings.csv: user_id, movie_id, rating, timestamp# movies.csv: movie_id, title, genres# 模拟数据生成np.random.seed(42)n_users,n_movies=1000,2000# 生成评分数据ratings=[]foruser_idinrange(1,n_users+1):# 每个用户随机评分10-50部电影n_ratings=np.random.randint(10,50)movie_ids=np.random.choice(range(1,n_movies+1),n_ratings,replace=False)formovie_idinmovie_ids:rating=np.random.randint(1,6)# 1-5分ratings.append({'user_id':user_id,'movie_id':movie_id,'rating':rating})df_ratings=pd.DataFrame(ratings)print(f"评分数据:{len(df_ratings)}条")print(df_ratings.head())returndf_ratings df_ratings=load_movielens_data()

1.2 构建用户-物品矩阵

# 构建用户-物品矩阵defbuild_user_item_matrix(df_ratings):""" 构建用户-物品矩阵 """# 创建矩阵user_item_matrix=df_ratings.pivot_table(index