用Python编写的IMDb电影推荐系统

IMDb电影推荐系统是一个基于用户评分和电影特征的推荐算法，它可以根据用户的历史评分和电影的特征，为用户推荐他们可能喜欢的电影。下面是一个用Python编写的简单的IMDb电影推荐系统的示例代码。

首先，我们需要使用一个开源数据集，如IMDb电影数据集，它包含了大量的电影和用户评分信息。你可以在https://www.imdb.com/interfaces/ 下载到该数据集。

接下来，我们要使用Python的pandas库来处理数据集。我们需要读取电影和用户评分的csv文件，并将它们转换为pandas数据框。

import pandas as pd

# 读取电影数据集
movies_df = pd.read_csv('movies.csv')

# 读取用户评分数据集
ratings_df = pd.read_csv('ratings.csv')

# 合并电影和用户评分数据
movies_ratings_df = pd.merge(ratings_df, movies_df, on='movieId')

# 打印前几行数据
print(movies_ratings_df.head())

上面的代码将首先读取movies.csv和ratings.csv文件，并合并它们，以创建一个包含电影和用户评分数据的数据框。我们可以打印数据框的前几行，以便查看数据的结构。

接下来，我们需要计算电影的平均评分，并根据这些评分为用户推荐电影。我们将使用Python的pandas库来进行这些计算。

# 计算电影的平均评分
movie_avg_ratings = movies_ratings_df.groupby('movieId')['rating'].mean().reset_index()

# 根据平均评分进行排序
sorted_movie_avg_ratings = movie_avg_ratings.sort_values(by='rating', ascending=False)

# 打印前几行高评分的电影
print(sorted_movie_avg_ratings.head())

# 为用户推荐电影
user_id = 1
user_ratings = movies_ratings_df[movies_ratings_df['userId'] == user_id]
user_ratings = user_ratings.merge(sorted_movie_avg_ratings, on='movieId')
user_ratings = user_ratings[user_ratings['rating_x'] < user_ratings['rating_y']]
recommendations = user_ratings.sort_values(by='rating_y', ascending=False)
print(recommendations.head())

上面的代码首先使用groupby函数计算了每部电影的平均评分，并将结果存储在movie_avg_ratings数据框中。然后，我们对电影按照平均评分进行排序，并打印了前几行高评分的电影。

然后，我们为用户根据他们的评分历史推荐电影。我们首先选择了一个用户（在此示例中，用户ID为1），然后将该用户的评分和电影平均评分数据框进行合并。接下来，我们筛选出用户已评分的电影中低于平均评分的电影，并以平均评分的降序对结果进行排序。最后，我们打印了给用户的推荐。

这只是一个简单的IMDb电影推荐系统的示例，在实际应用中，你可能需要更复杂的算法和更多的特征来推荐电影。但是这个示例可以给你一个基本的思路，帮助你开始编写自己的IMDb电影推荐系统。