协同过滤算法微信小程序

### 协同过滤算法在微信小程序中的实现 #### 背景介绍 协同过滤是一种常用的推荐算法，主要分为基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）和基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）。它通过对用户行为数据的学习，找到相似的用户或者物品，从而向目标用户提供个性化的推荐[^1]。 #### 技术栈选择 为了实现在微信小程序中集成协同过滤算法，可以选择以下技术栈： - **前端**：UniApp 框架结合 Vue.js 开发跨平台的小程序界面。 - **后端**：Spring Boot 或者 Java 提供服务接口支持复杂的计算逻辑[^2]。 - **数据库**：MySQL 存储用户行为数据以及商品信息等基础数据[^4]。 #### 数据准备 在实际项目中，通常需要收集并存储大量的用户历史行为数据作为训练集。这些数据可能包括但不限于以下几个方面： - 用户基本信息表 (如 `user_id`, `name`) - 商品/菜品信息表 (`item_id`, `title`, `category`) - 行为记录表 (`user_id`, `item_id`, `rating` or `action_type`) #### 后端实现 以下是基于 Python 的简单协同过滤算法示例代码： ```python import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity def load_data(): """模拟加载评分矩阵""" data = [ [5, 3, 0, 1], [4, 0, 0, 1], [1, 1, 0, 5], [1, 0, 0, 4], [0, 1, 5, 4] ] return np.array(data) def user_based_collaborative_filtering(user_item_matrix): similarity_matrix = cosine_similarity(user_item_matrix) predictions = [] for i in range(len(user_item_matrix)): weighted_sum = np.dot(similarity_matrix[i], user_item_matrix) sum_of_similarities = abs(similarity_matrix[i]).sum() - 1 prediction_scores = weighted_sum / sum_of_similarities predictions.append(prediction_scores) return np.array(predictions) if __name__ == "__main__": matrix = load_data() predicted_ratings = user_based_collaborative_filtering(matrix) print(predicted_ratings) ``` 上述代码实现了简单的基于用户的协同过滤方法，并利用余弦相似度衡量不同用户之间的偏好差异[^3]。 #### 前端调用 当完成服务器侧的数据处理之后，在 UniApp 中可以通过发起 HTTP 请求获取预测结果并向用户展示相关内容。下面是一个请求示例： ```javascript // pages/recommendation/index.vue export default { methods: { fetchRecommendations() { const that = this; uni.request({ url: 'https://yourserver.com/api/get_recommendations', // 替换为目标API地址 method: 'POST', header: { 'content-type': 'application/json' }, success(res) { console.log('成功接收:', res.data); that.recommendList = res.data; // 将返回的结果绑定至页面变量 } }); } }, onLoad(){ this.fetchRecommendations(); } } ``` 此部分展示了如何通过网络通信从远程 API 获取个性化推荐列表并将结果显示出来。 --- ###