推荐系统与逻辑编程实战

### 推荐系统与逻辑编程实战 在当今数字化时代，推荐系统和逻辑编程在各个领域都发挥着重要作用。推荐系统能够根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐；而逻辑编程则通过事实和规则进行推理，解决各种复杂的问题。下面我们将详细介绍如何构建电影推荐系统以及如何运用逻辑编程解决数学表达式匹配、质数验证、家族树解析等问题。 #### 构建电影推荐系统 我们可以基于用户对电影的评分数据，构建一个电影推荐系统。具体步骤如下： 1. **导入必要的包**： ```python import argparse import json import numpy as np from compute_scores import pearson_score from collaborative_filtering import find_similar_users ``` 2. **定义解析输入参数的函数**： ```python def build_arg_parser(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Find the movie recommendations for the given user') parser.add_argument('--user', dest='user', required=True, help='Input user') return parser ``` 3. **定义获取电影推荐的函数**： ```python def get_recommendations(dataset, input_user): if input_user not in dataset: raise TypeError('Cannot find ' + input_user + ' in the dataset') overall_scores = {} similarity_scores = {} for user in [x for x in dataset if x != input_user]: similarity_score = pearson_score(dataset, input_user, user) if similarity_score <= 0: continue filtered_list = [x for x in dataset[user] if x not in \ dataset[input_user] or dataset[input_user][x] == 0] for item in filtered_list: overall_scores.update({item: dataset[user][item] * similarity_score}) similarity_scores.update({item: similarity_score}) if len(overall_scores) == 0: return ['No recommendations possible'] movie_scores = np.array([[score/similarity_scores[item], item] for item, score in overall_scores.items()]) movie_scores = movie_scores[np.argsort(movie_scores[:, 0])[::-1]] movie_recommendations = [movie for _, movie in movie_scores] return movie_recommendations ``` 4. **定义主函数**： ```python if __name__=='__main__': args = build_arg_parser().parse_args() user = args.user ratings_file = 'ratings.json' with open(ratings_file, 'r') as f: data = json.loads(f.read()) print("\nMovie recommendations for " + user + ":") movies = get_recommendations(data, user) for i, movie in enumerate(movies): print(str(i+1) + '. ' + movie) ``` 通过以上步骤，我们可以根据`ratings.json`文件中的数据，为指定用户生成电影推荐。例如，要获取Chris Duncan的电影推荐，可以在终端运行以下命令： ```bash python3 movie_recommender.py --user "Chris Duncan" ``` #### 逻辑编程基础 逻辑编程是一种编程范式，它将计算视为基于事实和规则的自动推理。在深入了解逻辑编程的应用之前，我们先介绍一些常见的编程范式： | 编程范式 | 特点 | | ---- | ---- | | 命令式 | 使用语句改变程序状态，允许副作用 | | 函数式 | 将计算视为数学函数的求值，不允许改变状态或使用可变数据 | | 声明式 | 描述想要做什么，而不是如何做，表达底层计算逻辑而不明确描述控制流 | | 面向对象 | 将代码组织成对象，每个对象负责自身的数据和方法 | | 过程式 | 将代码分组为函数，每个函数负责特定的步骤 | | 符号式 | 使用特定的语法和文法，将程序组件视为普通数据进行修改 | | 逻辑式 | 基于事实和规则的数据库进行自动推理 | 逻辑编程中的两个重要概念是计算和演绎。计算是根据表达式和规则生成输出，而演绎则是从猜想出发，根据规则构建证明。在逻辑编程中，我们通过指定基于事实和规则的语句，让求解器利用这些信息解决问题。 #### 逻辑编程的构建块 逻辑编程有两个重要的构建块：事实和规则。 - **事实**：是关于程序和数据的真实陈述。例如，