Python深度学习动漫推荐系统 动漫视频推荐系统 机器学习 协同过滤推荐算法 bilibili动漫爬虫 数据可视化 数据分析

以下是一个简化的动漫推荐系统的核心函数示例，展示了如何使用机器学习模型进行动漫推荐，并且包括了一个简单的Web接口：

from flask import Flask, request, jsonify
import joblib
import pandas as pd
 
app = Flask(__name__)
 
# 加载协同过滤模型
cf_model = joblib.load('cf_model.pkl')
 
# 加载电视剧数据的特征工程管道
with open('tv_feature_pipeline.pkl', 'rb') as f:
    tv_feature_pipeline = joblib.load(f)
 
@app.route('/recommend', methods=['POST'])
def recommend_tv():
    request_data = request.get_json(force=True)
    tv_id = request_data['tv_id']
 
    # 使用特征工程管道转换输入电视剧的特征
    processed_tv = tv_feature_pipeline.transform([[tv_id]])
 
    # 使用cf_model进行推荐
    recommended_tvs = cf_model.predict(processed_tv)
 
    # 查询电视剧信息（例如，用于生成推荐理由）
    # 假设有一个函数get_tv_info(tv_id)可以获取电视剧信息
    recommended_tv_info = [get_tv_info(tv_id) for tv_id in recommended_tvs[0]]
 
    return jsonify({'recommendations': recommended_tv_info})
 
# 假设的get_tv_info函数，实际应用中需要查询数据库或其他数据源
def get_tv_info(tv_id):
    # 这里只是示例，应该从数据库或其他数据源获取实际的电视剧信息
    return {'tv_id': tv_id, 'title': 'Dummy TV Show', 'genre': 'Drama'}
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个示例使用了Flask框架来创建一个Web接口，允许用户通过POST请求推荐特定电视剧的相似电视剧。推荐系统的核心部分是加载了一个训练好的协同过滤模型，并使用它来进行推荐。在实际应用中，你需要替换数据查询和模型加载的部分，以及完善get\_tv\_info函数来获取实际的电视剧信息。