ML之KG：基于自定义电影矩阵+知识图谱矩阵数据集利用基于知识图谱的推荐算法(基于匹配的相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例
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基于自定义电影矩阵+知识图谱矩阵数据集利用基于知识图谱的推荐算法(基于匹配的相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例
设计思路
1、数据准备
2、数据预处理
3. 推荐算法实现
# 1、定义数据集
# 电影-特征矩阵
# 电影-电影矩阵
# 用户历史行为
# 3、模型训练与推理
# 3.1、找出用户喜欢的电影和与之相关的电影
找出与用户喜欢的电影相关的电影
# 3.2、计算相关电影与用户历史行为中未观看的电影之间的相似度
# 3.3、根据相似度为用户推荐未观看电影
基于自定义电影矩阵+知识图谱矩阵数据集利用基于知识图谱的推荐算法(基于匹配的相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例
设计思路
1、数据准备
首先，我们需要准备电影数据集和知识图谱数据集。 >> 电影数据集：包含电影的基本信息，如电影名称、导演、演员、类型、评分等等。我们可以从IMDB（互联网电影数据库）或者豆瓣电影等网站上爬取电影数据集。 >> 知识图谱数据集：包含电影之间的关系，如同一导演、同一演员、同一类型等等。我们可以使用OpenKG（开放知识图谱）等知识图谱构建工具来构建知识图谱数据集。
2、数据预处理
我们需要将电影数据集和知识图谱数据集进行预处理，将它们转化为适合推荐算法使用的格式。 >> 对于电影数据集：我们可以将其转化为一个电影-特征矩阵，其中每一行代表一个电影，每一列代表一个特征（如导演、演员、类型等），矩阵中的每一个元素代表该电影在该特征上的取值。 >> 对于知识图谱数据集：我们可以将其转化为一个电影-电影矩阵，其中每一行代表一个电影，每一列代表另一个电影，矩阵中的每一个元素代表两个电影之间的关系强度。
3. 推荐算法实现
我们可以使用基于知识图谱的推荐算法来实现电影推荐。该算法主要分为以下几个步骤： (1)、找喜欢电影：根据用户的历史行为，如观看记录、评分记录等，找出用户喜欢的电影。 (2)、找相关电影：根据用户喜欢的电影，找出与之相关的电影，如同一导演、同一演员、同一类型等。 (3)、计算相似度：计算这些相关电影与用户历史行为中未观看的电影之间的相似度。 (4)、根据相似度，为用户推荐与其喜欢的电影相关的未观看电影。
# 1、定义数据集
使用电影-特征矩阵、电影-电影矩阵来表示电影数据集和知识图谱数据集
# 电影-特征矩阵
# 电影-电影矩阵
# 用户历史行为
import numpy as np
# ML之KG：基于自定义电影矩阵+知识图谱矩阵数据集利用基于知识图谱的推荐算法(基于匹配的相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例
# 1、定义数据集：使用电影-特征矩阵、电影-电影矩阵来表示电影数据集和知识图谱数据集
# 电影-特征矩阵
movie_features = np.array([
[1, 0, 0, 1, 0, 1],
[0, 1, 1, 0, 0, 1],
[1, 0, 0, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 1, 1],
[1, 0, 1, 1, 0, 0],
])
# 电影-电影矩阵
movie_similarity = np.array([
[1, 0.5, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6],
[0.5, 1, 0.3, 0.2, 0.4, 0.5],
[0.2, 0.3, 1, 0.4, 0.5, 0.2],
[0.3, 0.2, 0.4, 1, 0.3, 0.1],
[0.4, 0.4, 0.5, 0.3, 1, 0.4],
[0.6, 0.5, 0.2, 0.1, 0.4, 1],
])
# 用户历史行为
user_behavior = np.array([1, 0, 0, 1, 0, 0])
# 3、模型训练与推理
# 3.1、找出用户喜欢的电影和与之相关的电影
找出与用户喜欢的电影相关的电影
liked_movies
[0 3]
related_movies
[0 1 2 3 4 5]
# 3.2、计算相关电影与用户历史行为中未观看的电影之间的相似度
similarity
[0.7 0.6 0.7 0.7]
# 3.3、根据相似度为用户推荐未观看电影
recommend_movies
[5 4 1 2]
# 3、模型训练与推理
# 3.1、找出用户喜欢的电影和与之相关的电影
liked_movies = np.where(user_behavior == 1)[0]
print('liked_movies \n',liked_movies)
# 找出与用户喜欢的电影相关的电影
related_movies = np.zeros((len(movie_features),))
for movie in liked_movies:
related_movies += movie_similarity[movie]
related_movies = np.where(related_movies > 0)[0]
print('related_movies \n',related_movies)
# 3.2、计算相关电影与用户历史行为中未观看的电影之间的相似度
not_watched_movies = np.where(user_behavior == 0)[0]
similarity = np.zeros((len(not_watched_movies),))
for i, movie in enumerate(not_watched_movies):
for j in related_movies:
similarity[i] += movie_similarity[movie][j] * user_behavior[j]
print('similarity \n',similarity)
# 3.4、根据相似度为用户推荐未观看电影
recommend_movies = not_watched_movies[np.argsort(similarity)[::-1]]
print('recommend_movies \n',recommend_movies)
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