推薦システム（最後に）

加重平均とは値A、B、Cが存在しそれぞれの個数がｘ、ｙ、ｚであったとき

平均値を(Ax＋By＋Cz)/(A＋B＋C)で求めるもの

例えば国語のテストで考えると１組が人数３０名で平均値が７０点

２組が４０名で平均値が８０点だとすると

(７０ｘ３０＋８０ｘ４０/(３０＋４０)=75.71となります

from recommendation_data import dataset

from math import sqrt
from pearson import pearson_correlation

def user_reommendations(person):

    # 他のユーザーの加重平均によるランキングから推薦を求める
    totals = {}
    simSums = {}
    for other in dataset:
        # 自分自身は比較しない
        if other == person:
            continue
        sim = pearson_correlation(person, other)

        # ゼロ以下のスコアは無視する
        if sim <= 0:
            continue
        for item in dataset[other]:

            # まだ所持していない（食べてないメニュー）アイテムのスコア
            if item not in dataset[person] or dataset[person][item] == 0:

                # Similrity * スコア
                totals.setdefault(item, 0)
                totals[item] += dataset[other][item] * sim
                # 類似度の和
                simSums.setdefault(item, 0)
                simSums[item] += sim

        # 正規化されたリストを作成

    rankings = [(total / simSums[item], item)
                for item, total in list(totals.items())]
    rankings.sort()
    rankings.reverse()
    # 推薦アイテムを返す
    recommendataions_list = [
        recommend_item for score, recommend_item in rankings]
    return recommendataions_list

print("伊藤さんにおすすめのメニュー",
      user_reommendations('伊藤'))

伊藤さんにおすすめのメニュー ['かつ丼', '牛丼']