Python推荐系统核心是理清“用户—物品—交互”关系并匹配算法：有行为日志用User-CF/Item-CF，仅物品属性用Content-Based，冷启动用混合策略；预处理需构建稀疏矩阵并中心化；Item-CF适合工程落地；Surprise库可快速验证SVD等模型。
用Python构建推荐系统，核心不在代码多炫酷，而在理清“用户—物品—交互”三者关系，并选对匹配场景的算法逻辑。下面直接拆解最常用、最实用的几条主线。
明确推荐类型：从场景反推算法
不是所有推荐都用协同过滤。先看你的数据长什么样：
- 有用户行为日志（点击/购买/评分）？ → 优先试基于用户的协同过滤（User-CF）或基于物品的协同过滤（Item-CF）
- 只有物品属性（如电影类型、商品参数）？ → 用基于内容的推荐（Content-Based），TF-IDF 或词向量 + 余弦相似度即可起步
- 用户少、物品多，或冷启动严重？ → 混合策略更稳，比如用物品热度兜底 + 少量行为做微调
数据预处理：稀疏矩阵是协同过滤的起点
用户-物品交互表（比如 user_id, item_id, rating）不能直接喂给模型。得转成稀疏矩阵：
- 用 scipy.sparse.csr_matrix 构建用户×物品评分矩阵，行=用户，列=物品
- 缺失值统一设为 0，但注意：0 不代表“不喜欢”，只是“未交互”——后续计算相似度时要用皮尔逊相关系数或调整余弦相似度，避开全零行干扰
- 对高维稀疏矩阵，可先用 sklearn.preprocessing.StandardScaler 对每行（用户）中心化（减均值），提升相似度稳定性
实现Item-CF：简单有效，适合工程落地
物品协同过滤（Item-CF）在电商、视频平台最常用，逻辑清晰、更新成本低：
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- 先算物品两两之间的相似度：用 sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity 对物品向量（即评分矩阵的列）批量计算
- 对目标用户u，找出他交互过的物品集合 I(u)，再对每个 i ∈ I(u)，取最相似的 top-K 个物品 j，加权聚合（sim(i,j) × rating(u,i)）
- 最终排序推荐结果，过滤掉用户已交互过的物品即可
轻量级进阶：用Surprise库快速验证想法
不想从头写SVD或ALS？Surprise 是专为推荐设计的Python库，几行代码就能跑 baseline：
- from surprise import SVD, Dataset, accuracy
- 用 Dataset.load_from_df(df[['user','item','rating']]) 加载数据
- 训练 SVD(n_factors=100)，predict() 方法直接返回预测分，按分排序就是推荐列表
- 它内置交叉验证和评估指标（RMSE、MAE），方便快速对比不同算法效果
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是：推荐不是越准越好，而是要平衡准确性、实时性、可解释性和业务目标。先跑通一个Item-CF，再逐步加特征、换模型、接线上服务——路是一步一步走出来的。
