python人性化酒店推荐协同过滤算法

本文将从以下几个方面详细阐述python人性化酒店推荐协同过滤算法的实现方法：

一、数据收集与处理

数据收集是推荐算法中的第一步，数据的质量直接影响算法的准确性。在酒店推荐场景中，我们可以通过爬虫程序从住客的浏览记录、评价和点评中获取酒店信息，数据包括住客ID、酒店ID、评分、时间等。需要注意的是，数据不应重复，需要去重处理。针对数据获取到的日期，可以将其按照时间戳进行排序。

import pandas as pd
# 获取住客评分数据
data = pd.read_csv('ratings.csv', header=0, delimiter=',', dtype={'names': float, 'langs': float, 'rates': float})
data.head()

二、生成用户-物品评价矩阵

评价矩阵是协同过滤算法的核心，它是一个M\*N矩阵，M表示用户数，N表示物品数。该矩阵中的每个元素表示用户对该物品的评价。

对于矩阵中的每个空位，我们采用两种方法进行填充：

1、基于用户平均评价进行填充：

import numpy as np
# 基于用户平均评分进行填充
user_mean = np.mean(data['rates'])
user_item_mean = data.groupby('names')['rates'].mean()
mat = pd.pivot_table(data[['names', 'langs', 'rates']], values='rates', index='names', columns='langs')
for i in mat.index:
     for j in mat.columns:
         if np.isnan(mat.loc[i, j]):
             mat.loc[i, j] = user_item_mean.get(i, user_mean)
mat.head()

2、基于用户对相似物品的评价进行填充：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 基于物品相似度进行填充
cos_mat = cosine_similarity(mat.T)
for i in mat.index:
    for j in mat.columns:
        if np.isnan(mat.loc[i, j]):
            # 获取和当前物品相似度最高的10个物品
            sim_items = cos_mat[j][np.argsort(-cos_mat[j])][1:11]
            # 获取这10个物品被当前用户的评价
            sim_ratings = [mat.loc[i, ii] for ii in mat.columns[np.argsort(-cos_mat[j])][1:11]]
            # 如果该用户没有对任何一个相似物品进行评价，则返回该用户的平均评价
            if np.isnan(np.sum(sim_ratings)):
                mat.loc[i, j] = user_item_mean.get(i, user_mean)
            else:
                mat.loc[i, j] = np.dot(sim_items, sim_ratings) / np.sum(sim_items)
mat.head()

三、计算物品相似度

物品相似度是协同过滤算法的关键，它可以用来寻找和目标物品相似的物品。本文使用余弦相似度来计算物品相似度。

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 计算物品相似度矩阵
item_cos_sim = cosine_similarity(mat.T)
item_cos_sim = pd.DataFrame(item_cos_sim, columns=mat.columns, index=mat.columns)
item_cos_sim.head()

四、推荐算法实现

基于用户的协同过滤算法的实现流程如下：

1、对于需要进行推荐的用户，查找其没有评价过的物品。

2、查找与该用户评价过的物品相似度较高的物品。

3、依据评分公式，计算出推荐物品的预测评分值。

4、对预测评分值进行排序，返回预测评分值最高的N个物品作为推荐结果。

# 基于用户的协同过滤算法
def user_based_recommend(user_id, top_N=10):
    # 获取该用户评价过的物品
    rated_items = data[data['names'] == user_id]['langs'].values
    # 查找相似度最高的物品
    sim_items = item_cos_sim.loc[rated_items].sum().sort_values(ascending=False)[:50].index
    # 获取该用户对相似物品的评价
    ratings = mat.loc[user_id, sim_items]
    # 计算预测评分值
    scores = [np.dot(ratings, item_cos_sim.loc[i].loc[sim_items])/np.sum(item_cos_sim.loc[i].loc[sim_items]) for i in mat.columns if i not in rated_items]
    # 对预测评分值进行排序，推荐评分最高的N个物品
    rec_items = mat.columns[np.argsort(-np.array(scores))][:top_N]
    return rec_items

五、测试推荐算法的效果

为了检验推荐算法的效果，我们可以随机选择几个用户，并输出其推荐结果。

# 测试推荐算法
users = [1, 24, 31, 50, 60]
for user in users:
    rec_items = user_based_recommend(user)
    print('用户%d的推荐结果为：' % user, rec_items)

综上所述，Python人性化酒店推荐协同过滤算法的实现流程包括数据收集与处理、生成用户-物品评价矩阵、计算物品相似度和实现推荐算法。通过这种算法，我们可以实现针对用户的个性化酒店推荐服务，并为酒店经营带来更多收益。

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