python人性化酒店推薦協同過濾算法

本文將從以下幾個方面詳細闡述python人性化酒店推薦協同過濾算法的實現方法：

一、數據收集與處理

數據收集是推薦算法中的第一步，數據的質量直接影響算法的準確性。在酒店推薦場景中，我們可以通過爬蟲程序從住客的瀏覽記錄、評價和點評中獲取酒店信息，數據包括住客ID、酒店ID、評分、時間等。需要注意的是，數據不應重複，需要去重處理。針對數據獲取到的日期，可以將其按照時間戳進行排序。

import pandas as pd
# 獲取住客評分數據
data = pd.read_csv('ratings.csv', header=0, delimiter=',', dtype={'names': float, 'langs': float, 'rates': float})
data.head()

二、生成用戶-物品評價矩陣

評價矩陣是協同過濾算法的核心，它是一個M\*N矩陣，M表示用戶數，N表示物品數。該矩陣中的每個元素表示用戶對該物品的評價。

對於矩陣中的每個空位，我們採用兩種方法進行填充：

1、基於用戶平均評價進行填充：

import numpy as np
# 基於用戶平均評分進行填充
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、基於用戶對相似物品的評價進行填充：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 基於物品相似度進行填充
cos_mat = cosine_similarity(mat.T)
for i in mat.index:
    for j in mat.columns:
        if np.isnan(mat.loc[i, j]):
            # 獲取和當前物品相似度最高的10個物品
            sim_items = cos_mat[j][np.argsort(-cos_mat[j])][1:11]
            # 獲取這10個物品被當前用戶的評價
            sim_ratings = [mat.loc[i, ii] for ii in mat.columns[np.argsort(-cos_mat[j])][1:11]]
            # 如果該用戶沒有對任何一個相似物品進行評價，則返回該用戶的平均評價
            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、計算物品相似度

物品相似度是協同過濾算法的關鍵，它可以用來尋找和目標物品相似的物品。本文使用餘弦相似度來計算物品相似度。

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 計算物品相似度矩陣
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、推薦算法實現

基於用戶的協同過濾算法的實現流程如下：

1、對於需要進行推薦的用戶，查找其沒有評價過的物品。

2、查找與該用戶評價過的物品相似度較高的物品。

3、依據評分公式，計算出推薦物品的預測評分值。

4、對預測評分值進行排序，返回預測評分值最高的N個物品作為推薦結果。

# 基於用戶的協同過濾算法
def user_based_recommend(user_id, top_N=10):
    # 獲取該用戶評價過的物品
    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
    # 獲取該用戶對相似物品的評價
    ratings = mat.loc[user_id, sim_items]
    # 計算預測評分值
    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]
    # 對預測評分值進行排序，推薦評分最高的N個物品
    rec_items = mat.columns[np.argsort(-np.array(scores))][:top_N]
    return rec_items

五、測試推薦算法的效果

為了檢驗推薦算法的效果，我們可以隨機選擇幾個用戶，並輸出其推薦結果。

# 測試推薦算法
users = [1, 24, 31, 50, 60]
for user in users:
    rec_items = user_based_recommend(user)
    print('用戶%d的推薦結果為：' % user, rec_items)

綜上所述，Python人性化酒店推薦協同過濾算法的實現流程包括數據收集與處理、生成用戶-物品評價矩陣、計算物品相似度和實現推薦算法。通過這種算法，我們可以實現針對用戶的個性化酒店推薦服務，並為酒店經營帶來更多收益。