ML之KG：基于MovieLens电影评分数据集利用基于知识图谱的推荐算法(networkx+基于路径相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例

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ML之KG：基于MovieLens电影评分数据集利用基于知识图谱的推荐算法(networkx+基于路径相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例

目录

基于MovieLens电影评分数据集利用基于知识图谱的推荐算法(networkx+基于路径相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例

 # 1、定义数据集

# 2、构建知识图谱

# 2.1、创建Graph

# 2.2、使用matplotlib和NetworkX绘制知识图谱

# T1、直接绘制

# T2、将网络转化为稀疏矩阵再绘制

# 3、基于知识图谱实现推理

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ML之KG：基于MovieLens电影评分数据集利用基于知识图谱的推荐算法(networkx+基于路径相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例实现代码

基于MovieLens电影评分数据集利用基于知识图谱的推荐算法(networkx+基于路径相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例

 # 1、定义数据集

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movieIdtitlegenres
1Toy Story (1995)Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy
2Jumanji (1995)Adventure|Children|Fantasy
3Grumpier Old Men (1995)Comedy|Romance
4Waiting to Exhale (1995)Comedy|Drama|Romance
5Father of the Bride Part II (1995)Comedy
6Heat (1995)Action|Crime|Thriller
7Sabrina (1995)Comedy|Romance
8Tom and Huck (1995)Adventure|Children
9Sudden Death (1995)Action
10GoldenEye (1995)Action|Adventure|Thriller
11American President, The (1995)Comedy|Drama|Romance
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100833     610   168250     5.0  1494273047
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100835     610   170875     3.0  1493846415

[100836 rows x 4 columns]

# 2、构建知识图谱

# 2.1、创建Graph

graph 
 Graph with 9829 nodes and 100403 edges

# 2.2、使用matplotlib和NetworkX绘制知识图谱

# T1、直接绘制

# T2、将网络转化为稀疏矩阵再绘制

# 3、基于知识图谱实现推理

recommended_movies 
 Index(['movieId', 'score', 'title', 'genres'], dtype='object')
user_id= 1 
                          title                                       genres
0             Toy Story (1995)  Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy
1     Air Up There, The (1994)                                       Comedy
2          Pretty Woman (1990)                               Comedy|Romance
3  Natural Born Killers (1994)                        Action|Crime|Thriller
4         Total Eclipse (1995)                                Drama|Romance




recommended_movies 
 Index(['movieId', 'score', 'title', 'genres'], dtype='object')
user_id= 11 
                               title                            genres
0    American President, The (1995)              Comedy|Drama|Romance
1              Jurassic Park (1993)  Action|Adventure|Sci-Fi|Thriller
2        Vampire in Brooklyn (1995)             Comedy|Horror|Romance
3        In the Line of Fire (1993)                   Action|Thriller
4  Silence of the Lambs, The (1991)             Crime|Horror|Thriller

ML之CF：基于MovieLens电影评分数据集利用基于用户协同过滤算法(余弦相似度)实现对用户进行Top5电影推荐案例

ML之CF：基于MovieLens电影评分数据集利用基于用户协同过滤算法(余弦相似度)实现对用户进行Top5电影推荐案例

目录

基于MovieLens电影评分数据集利用基于用户协同过滤算法(余弦相似度)实现对用户进行Top5电影推荐案例

 # 1、定义数据集

# 3、模型训练与推理

# 3.1、切分数据集：将数据集分为训练集和测试集

# 3.2、文本数据集再处理

# 构建用户-电影评分矩阵

# 3.3、计算用户之间的相似度：余弦相似度

# 3.4、模型评估：计算准确率和召回率

# 3.5、模型推理：为用户1推荐电影

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ML之CF：基于MovieLens电影评分数据集利用基于用户协同过滤算法(余弦相似度)实现对用户进行Top5电影推荐案例实现代码

基于MovieLens电影评分数据集利用基于用户协同过滤算法(余弦相似度)实现对用户进行Top5电影推荐案例

 # 1、定义数据集

userIdmovieIdratingtimestamp
114964982703
134964981247
164964982224
1475964983815
1505964982931
1703964982400
11015964980868
11104964982176
11515964984041
11575964984100

movieIdtitlegenres
1Toy Story (1995)Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy
2Jumanji (1995)Adventure|Children|Fantasy
3Grumpier Old Men (1995)Comedy|Romance
4Waiting to Exhale (1995)Comedy|Drama|Romance
5Father of the Bride Part II (1995)Comedy
6Heat (1995)Action|Crime|Thriller
7Sabrina (1995)Comedy|Romance
8Tom and Huck (1995)Adventure|Children
9Sudden Death (1995)Action
10GoldenEye (1995)Action|Adventure|Thriller
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[100836 rows x 4 columns]

# 3、模型训练与推理

# 3.1、切分数据集：将数据集分为训练集和测试集

# 3.2、文本数据集再处理

# 构建用户-电影评分矩阵

train_matrix 
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[610 rows x 8975 columns]

# 3.3、计算用户之间的相似度：余弦相似度

user_similarity 
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[610 rows x 610 columns]

# 3.4、模型评估：计算准确率和召回率

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# 3.5、模型推理：为用户1推荐电影

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618     408   138036     5.0
123       1     2459     5.0
650     409     1234     5.0
162       1     3273     5.0
163       1     3386     5.0
precision: 0.026973684210526316
recall: 0.004065846886156287
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以上是关于ML之KG：基于MovieLens电影评分数据集利用基于知识图谱的推荐算法(networkx+基于路径相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

推荐系统实践：基于数据集MovieLens构造简单推荐系统

基于协同过滤的推荐引擎（实战部分）

基于R语言构建的电影评分预测模型

利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

MovieLens电影数据分析

如何从电影数据集中提取用户评分