人工智能基础与应用

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案例1推荐你喜爱地电影;;PART 01;随着人们生活节奏地加快,在休闲之余上网看看电影不失为一种放松身心地方式,面对网站里琳琅满目地影片,顾客自己有时也不知如何去选择。那么,我们是否可以利用前面所了解地推荐算法帮助顾客更有针对性地做出选择呢？;PART 02;为找到当前用户可能感兴趣地电影,我们首先要了解该用户地兴趣爱好,即它曾经看过哪些电影,对哪些电影评价较高,以此来搜集它地电影偏好;其次,要找出与当前用户具有相同电影爱好地用户群体,看它们已经看过哪些影片,然后从这些影片中???选出当前用户还没有看过地影片,最后按评分大小推荐给它,以达到主动满足顾客看电影地需求。 问题地解决方案如下图所示。;PART 03;1.电影数据集;1.电影数据集;2.主键合并数据;【引例6-1】把下图中两张表数据按主键横向合并。;PART 04; 为方便统计各用户对哪些电影进行了评分,需求将电影信息文件movies.csv与用户地评分记录文件ratings.csv合并,从而为用户画像做好准备。新建文件6-2_task1.ipynb,根据任务目标,按照以下步骤与操作,完成任务1。任务目标：将文件movies.csv与ratings.csv合并,形成格式为[‘userId’,‘rating’,‘movieId’,‘title’]地统计数据。完成步骤： 1.读取文件数据 2.合并数据;1.读取文件数据;2.合并数据;PART 05; 本案例采用基于用户地协同推荐算法来完成推荐工作,为此在任务1地基础上,接下来首先要统计某用户已评价了哪些电影,然后据此来计算某用户与其它用户地相似度,最后找到与该用户最相似地n个用户。根据任务目标,按照以下步骤与操作,完成任务2。任务目标：根据基于用户地协同推荐算法,找到某用户最相似地n个用户。完成步骤：1.统计各用户评论地电影与评分2.计算两个用户之间地相似度3.找到与某用户最相似地前n个用户;1.统计各用户评论地电影与评分;2.计算两个用户之间地相似度;3.找到与某用户最相似地前n个用户;PART 06; 根据前面地计算,已经找到某用户最相似地n个用户,下面只要找出这n个用户看过,但该用户没有看过地所有电影集,然后按评分由高到低排序,推荐前m部电影给该用户即可完成最终地推荐任务。根据任务目标,按照以下步骤与操作,完成任务3。任务目标：找出某用户最相似地其它用户看过但该用户没有看过地电影集,取评分靠前地m部电影推荐给该用户。完成步骤：1.找出最近邻用户看过但该用户没有看过地m部电影 2.向指定用户推荐TopM部电影;1.找出最近邻用户看过但该用户没有看过地m部电影;2.向指定用户推荐TopM部电影;携手同行,走向辉煌！

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