请问这段代码是如何实现相似度和相似性的计算的呢？

题主想运用协同过滤算法实现一个电影推荐系统，大体知道求相似度的几种方法，看到网络上别人写的代码有点看不懂，求解惑

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7594907
我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：基于矩阵分解的协同过滤推荐算法原理及代码

除此之外, 这篇博客: 判断用户名是否已被注册的三种方法中的 在验证注册的视图函数里，在通过验证之后加上判断用户名是否存在的判断 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:

# 注册的视图函数
def register(request):
    if request.method == "POST":
        ret = {"status": 0, "msg": ""}
        form_obj = forms.RegForm(request.POST)
        print(request.POST)
        # 帮我做校验
        if form_obj.is_valid():
            # 校验通过，去数据库创建一个新的用户
            username = form_obj.cleaned_data.get("username")
            is_exist = models.UserInfo.objects.filter(username=username)
            # 判断用户名是否已存在,可以放到钩子函数里
            if is_exist:
                ret['status'] = 1
                ret['msg'] = '用户名已存在'
                return JsonResponse(ret)
            form_obj.cleaned_data.pop("re_password")
            avatar_img = request.FILES.get("avatar")
            models.UserInfo.objects.create_user(**form_obj.cleaned_data, avatar=avatar_img,phone="123123")
            ret["msg"] = "/index/"
            return JsonResponse(ret)
        else:
            print(form_obj.errors)
            ret["status"] = 1
            ret["msg"] = form_obj.errors
            print(ret)
            print("=" * 120)
            return JsonResponse(ret)
    # 生成一个form对象
    form_obj = forms.RegForm()
    print(form_obj.fields)
    return render(request, "register.html", {"form_obj": form_obj})

您还可以看一下吴刚老师的【吴刚大讲堂】电商品牌文案设计方法课程中的文字的视觉化方法小节, 巩固相关知识点

以下回答来自chatgpt:

回答：

在协同过滤算法中，计算相似度和相似性是非常重要的一步。下面是具体的代码实现方法：

计算相似度

相似度可以使用余弦相似度公式进行计算。假设我们要计算用户A和用户B之间的相似度，那么可以使用以下代码：

import numpy as np

def cosine_similarity(ratings, user1, user2):
    # 获取用户A和用户B共同评价过的电影列表
    common_movies = list(set(ratings[user1].keys()) & set(ratings[user2].keys()))

    # 如果没有共同评价过的电影，说明相似度为0
    if len(common_movies) == 0:
        return 0

    # 计算用户A和用户B的评分向量
    user1_ratings = np.array([ratings[user1][movie] for movie in common_movies])
    user2_ratings = np.array([ratings[user2][movie] for movie in common_movies])

    # 计算余弦相似度
    similarity = np.dot(user1_ratings, user2_ratings) / (np.linalg.norm(user1_ratings) * np.linalg.norm(user2_ratings))

    return similarity

计算相似性

在协同过滤算法中，通常会使用相似性来度量用户之间的关系，可以使用Pearson相关系数来计算相似性。假设我们要计算用户A和用户B之间的相似性，那么可以使用以下代码：

def pearson_similarity(ratings, user1, user2):
    # 获取用户A和用户B共同评价过的电影列表
    common_movies = list(set(ratings[user1].keys()) & set(ratings[user2].keys()))

    # 如果没有共同评价过的电影，说明相似度为0
    if len(common_movies) == 0:
        return 0

    # 计算用户A和用户B的评分平均值
    user1_mean = np.mean([ratings[user1][movie] for movie in common_movies])
    user2_mean = np.mean([ratings[user2][movie] for movie in common_movies])

    # 计算用户A和用户B的评分向量
    user1_ratings = np.array([ratings[user1][movie] for movie in common_movies])
    user2_ratings = np.array([ratings[user2][movie] for movie in common_movies])

    # 计算Pearson相关系数
    numerator = np.sum((user1_ratings - user1_mean) * (user2_ratings - user2_mean))
    denominator = np.sqrt(np.sum((user1_ratings - user1_mean) ** 2) * np.sum((user2_ratings - user2_mean) ** 2))

    # 避免分母为0的情况
    if denominator == 0:
        return 0

    similarity = numerator / denominator
    return similarity

以上是协同过滤算法中计算相似度和相似性的代码实现方法。希望能够帮助你实现电影推荐系统。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^