G, GT = train
def GetRecommendation(user):
if user not in G: return []
user_sim = {}
user_friends = set(G[user])
for u in G[user]:
if u not in GT: continue
for v in GT[u]:
if v != user and v not in user_friends:
if v not in user_sim:
user_sim[v] = 0
user_sim[v] += 1
user_sim = {v: user_sim[v] / math.sqrt(len(G[user]) * len(G[v])) for v in user_sim}
return list(sorted(user_sim.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))[:N]
我们也可以定义in(u)是在社交网络图中指向用户u的用户的集合。在无向社交网络图中，out(u)和in(u)是相同的集合。但在微博这种有向社交网络中，这两个集合就不同了，因此也可以通过in(u)定义另一种相似度：
user_sim = {}
user_friends = set(G[user]) if user in G else set()
for u in GT[user]:
if u not in G: continue
for v in G[u]:
if v != user and v not in user_friends:
if v not in user_sim:
user_sim[v] = 0
user_sim[v] += 1
user_sim = {v: user_sim[v] / math.sqrt(len(GT[user] * len(GT[v]))) for v in user_sim}
return list(sorted(user_sim.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))[:N]
这两种相似度的定义有着不同的含义，我们用微博中的关注来解释这两种相似度。如果用户u关注了用户v，那么v就属于out(u)，而u就属于in(v)。因此， outw (u,v)越大表示用户u和v关注的用户集合重合度越大，而inw (u,v)越大表示关注用户u和关注用户v的用户的集合重合度越大。
还有第三种邮箱的相似度：
user_sim[v] = 0
user_sim[v] += 1
user_sim = {v: user_sim[v] / math.sqrt(len(G[user]) * len(GT[v])) for v in user_sim}
return list(sorted(user_sim.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))[:N]
在之前我也看了很多人写的推荐系统的博客，理论的、算法的都有，多是个人的理解和感悟，虽然很深刻，但是对于自己而言还是不成系统，于是我参考大牛项亮编著的《推荐系统实践》将该领域知识系统整理一遍，与大家一起学习。本系列对应的代码请查看https://github.com/wangyuyunmu/Recommended-system-practice前面总结了:1）基于用户行为数据的推荐方法——协同...
美国著名的第三方调查机构尼尔森调查了影响用户相信某个推荐的因素，调查结果显示，9 成的用户相信朋友对他们的推荐，7 成的用户相信网上其他用户对广告商品的评论。从该调查可以看到，好友的推荐对于增加用户对推荐结果的信任度非常重要。
因此，在社交网络的背景下，推荐系统不单单需要关注用户与物品之间的关系，还要关注用户之间的关系。
在社交网站方面，国外以 Fackbook 和 Twitter 为代表，国内社...
Recommender Systems for Large-Scale Social Networks: A review of challenges and solutions
Punished in: ELSEVIER, Volume 78, Part 1, January 2018, Pages 413-418
Author: Magdalini Eirinaki, Jerry Gao, I...
基于社交网络的推荐获取社交网络数据途径社交网络数据简介一般来说，有3种不同的社交网络数据：基于社交网络的推荐基于领域的社会化推荐从两方面改进基于邻域的社会化推荐算法给用户推荐好友基于内容的匹配基于共同兴趣的好友推荐基于社交网络图的好友推荐
获取社交网络数据途径
社交网络数据的来源有下面几个：
用户注册信息：比如公司、学校等 （用于冷启动问题）
用户的位置数据：IP地址或者GPS数据
论坛和讨论组 （这个获取的一般是兴趣爱好）
即时聊天工具：QQ
社交网站： Facebook （社交图谱） Twi
基于社交网络的推荐可以很好地模拟现实社会。在现实社会中，很多时候我们都是通过朋友获得推荐。
美国著名的第三方调查机构尼尔森调查了影响用户相信某个推荐的因素。调查结果该调查可以看到，好友的推荐对于增加用户对推荐结果的信任度非常重要。
尼尔森测试了同一个品牌的3种不同形式的广告。第一种广告和第二种广告都是图片广告，但两者的推荐理由不同。
第一种广告的推荐理由没有社会化信息，仅仅是表示该...
### 回答1：
电影推荐系统是一种基于用户兴趣和行为数据的算法系统，它利用机器学习和数据挖掘等技术，分析用户的历史观影记录、评分和偏好，为用户推荐最适合他们的电影。
在Python项目实训中，我们可以使用Python编程语言和相关的库和工具，去构建一个电影推荐系统。首先，我们需要收集和整理电影数据集，包括电影的名称、分类、导演、演员、评分等信息。我们可以通过一些公开的电影数据库或者API来获取这些数据。
接下来，我们可以使用Python中的机器学习库（如scikit-learn）或深度学习库（如Tensorflow）来构建一个协同过滤推荐模型。协同过滤是一种常用的方法，它基于用户的行为数据，比如用户的历史观影记录和评分，来计算用户的电影相似性，并且根据其他用户的评分和观影记录，为用户生成个性化的电影推荐。
通过对电影数据进行特征工程和处理，我们可以使用Python的数据处理库（如pandas）来处理和清洗数据。然后，我们可以使用Python的数据可视化库（如matplotlib和seaborn）来对电影数据进行可视化分析，从而更好地理解数据的分布和规律。
最后，我们可以使用Python的Web开发框架（如Django）来构建一个用户交互界面，用户可以输入自己的偏好和历史观影记录，系统将根据这些信息提供个性化的电影推荐结果。
通过Python项目实训，我们可以学习和实践推荐系统的建模和算法。同时，我们也可以学习和应用Python在数据处理、可视化和Web开发等方面的能力，这对于我们日后的职业发展非常有帮助。
### 回答2：
电影推荐系统是一种利用机器学习和数据分析技术来为用户提供个性化电影推荐的应用程序。Python项目实训中，我们可以通过以下步骤来开发电影推荐系统。
首先，我们需要收集和准备电影数据集。可以从公开数据集或者电影数据库中获取电影信息，如电影名称、类型、导演、演员和用户评分等。将这些数据导入到Python环境中进行分析和处理。
接下来，我们可以使用机器学习技术来建立推荐算法模型。常见的推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐和深度学习等。可以使用Python库如scikit-learn或者Keras来实现这些算法。
在建立推荐模型之后，我们可以利用该模型为用户生成个性化推荐列表。根据用户的历史行为和偏好，系统可以分析相似用户或者相似电影，并推荐用户可能喜欢的电影。可以使用Python的pandas和numpy库来对数据进行处理和计算。
最后，我们还可以通过用户反馈和评价对推荐系统进行评估和优化。根据用户的反馈，可以调整推荐算法的参数或者引入其他技术来提高推荐的准确性和用户满意度。
总结来说，Python项目实训中的电影推荐系统主要包括数据收集、数据处理、推荐算法建模和用户反馈评估等步骤。通过Python的机器学习和数据分析技术，可以开发出一个个性化、准确度高的电影推荐系统。
### 回答3：
电影推荐系统是基于Python语言进行开发的一个项目实训项目。该系统的主要目的是根据用户的喜好和观影记录，推荐符合用户口味的电影。
在实现该系统时，首先需要收集电影的相关数据。可以使用爬虫技术从互联网上获取电影的信息，比如电影的名称、导演、演员、类型、时长、评分等。获取到的数据可以存储在数据库中，以便后续使用。
接下来，需要设计一个算法来进行电影的推荐。常用的算法有基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法。基于内容的推荐算法是根据电影的特征，比如类型、导演、演员等，来推荐类似的电影给用户。而协同过滤推荐算法是根据用户的观影历史和其他用户的行为数据，找出相似的用户，并将相似用户喜欢的电影推荐给当前用户。
在系统实现过程中，还可以考虑引入机器学习的算法，比如深度学习和自然语言处理等技术，来提升推荐的准确性和个性化程度。
最后，在界面设计方面，可以使用Python的GUI库，比如Tkinter或PyQt等，来实现一个友好的用户界面，使用户能够方便地输入自己的喜好和查看系统推荐的电影。
该项目的实施可以考虑以下步骤：需求分析、数据库设计、数据采集、算法选择与实现、界面设计与实现、系统测试与调试等。
通过这个项目实训，可以提高学生的Python编程能力，了解数据获取和处理的方法，熟悉算法的选择和实现，掌握界面设计和用户交互的技术，培养系统分析和设计的能力，进一步提升学生的综合实践能力。
2.还有norm.rvs困扰我好久了，还是看不懂，已经有了正态分布，再去mcmc？
3.理论中的目标分布，转移矩阵，α分别对应代码的那个部分？
4.还有确定αi = pj * πj ,αj = pi * πi,这两边就恒等了，选取阿尔法是不是就是代码中的random.uniform(),这都是我的问题
看了好多还是没完全明白
