Python数据分析大作业：基于Pandas和Scikit-learn的电影推荐系统19

本篇文章将详细介绍一个基于Python的数据分析大作业：电影推荐系统。我们将利用Pandas进行数据清洗和预处理，并使用Scikit-learn构建一个基于协同过滤的推荐模型。该项目旨在演示Python在数据分析和机器学习领域的强大能力，并涵盖数据加载、清洗、特征工程、模型构建、评估和可视化等关键步骤。

一、数据集准备

本项目使用MovieLens数据集，这是一个广泛用于推荐系统研究的公共数据集，包含用户对电影的评分信息。我们可以从MovieLens官网下载不同大小的数据集，根据实际情况选择合适的版本。下载后，我们将使用Pandas读取数据，并将其转换为方便处理的DataFrame格式。代码示例如下：
import pandas as pd
# 读取数据
ratings = pd.read_csv('')
movies = pd.read_csv('')
# 数据预览
print(())
print(())

二、数据清洗和预处理

原始数据可能存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。例如，我们可以检查是否存在缺失的评分或电影信息，并根据情况进行填充或删除。此外，我们可能需要对电影类型进行编码，以便模型能够更好地处理类别特征。 Pandas提供了丰富的函数来处理这些问题，例如fillna(), dropna(), 和get_dummies()。
# 处理缺失值 (如果存在)
(0, inplace=True) # 用0填充缺失值，根据实际情况选择合适的填充方法
# 电影类型编码
movies['genres'] = movies['genres'].('|', ', ') #处理genres列中的|字符
movie_genres = movies['genres'].str.get_dummies(sep=', ')
movies = ([movies, movie_genres], axis=1)

三、特征工程

为了提高模型的预测精度，我们需要进行特征工程。在本项目中，我们可以基于用户的历史评分数据生成用户向量和电影向量，作为模型的输入特征。一个简单的方案是计算用户对不同类型的电影的平均评分，作为用户向量的一部分。类似地，我们可以计算每部电影在不同类型上的评分分布，作为电影向量。

四、模型构建：基于用户-项目的协同过滤

我们将使用Scikit-learn构建一个基于用户-项目的协同过滤模型。该模型基于用户与电影之间的评分信息，预测用户对未评分电影的喜好程度。我们需要将数据划分成训练集和测试集，并使用训练集训练模型，使用测试集评估模型的性能。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from import cosine_similarity
# 数据准备 (此处需要根据特征工程的结果进行调整)
user_movie_matrix = ... # 用户-电影评分矩阵
# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(user_movie_matrix, test_size=0.2, random_state=42)
# 计算相似度矩阵
user_similarity = cosine_similarity(train_data)
# 预测评分
predictions = ... # 基于相似度矩阵进行预测
# 模型评估
# 使用RMSE, MAE等指标评估模型的性能

五、模型评估与可视化

使用合适的评价指标（例如RMSE、MAE）来评估模型的预测精度。此外，我们可以通过可视化技术，例如绘制评分分布图、推荐结果的排名等，更直观地展示模型的性能和结果。 Matplotlib和Seaborn是常用的Python数据可视化库。

六、总结与改进

本项目介绍了一个基于Pandas和Scikit-learn的电影推荐系统，涵盖了数据处理、模型构建和评估等关键步骤。该模型可以进一步改进，例如尝试不同的协同过滤算法（基于用户的协同过滤、基于项目的协同过滤、混合方法）、引入内容特征（例如电影的类型、演员、导演等）、使用更复杂的机器学习模型（例如神经网络）。此外，还可以考虑如何提高推荐系统的可解释性，以及如何解决冷启动问题。

七、附加内容

为了使项目更加完整，可以考虑添加用户界面，让用户可以方便地输入自己的电影评分并获取个性化的推荐结果。可以使用Streamlit等工具快速构建简单的Web应用。

本项目是一个相对简单的电影推荐系统示例，通过这个例子，可以学习到Python数据分析和机器学习的基本流程，并为进一步深入学习推荐系统技术奠定基础。

2025-06-04

上一篇：Python代码基础：从入门到实践的PPT讲解

下一篇：Python OPC UA 数据采集详解：高效可靠的工业数据集成方案