个性化协同过滤

Question

我在做推荐信引擎。我已经用Python惊喜库测试了基于用户的协作过滤( CF )和基于项的CF。然而，我想测试一种协作过滤(用户和项目)方法，其中最近的邻居要确定的不是基于相似的评级。事实上，我已经建立了用户配置文件和项目配置文件。

具体而言，我想：

• 用户协作过滤以获取特定用户，查找与该用户相似的用户(基于类型配置文件与当前用户之间的相似之处，然后一旦确定了最近的典型配置文件，我们就会找到属于标识类型配置文件的k个最近邻居；相似性不基于分级)，并推荐那些类似用户喜欢的项目。
• 基于项的协作过滤也一样

这样做的目的是了解用户和项目的透彻知识是否会改进推荐引擎。

有人会对​​有一个想法--如何用Python实现这一点？

凌驾于

Answer 1

检查这个存储库：https://github.com/ZwEin27/User-based-Collaborative-Filtering

这是在具有k近邻的python中实现的。根据您的要求更改代码，然后您就可以开始了。