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推荐系统是一种根据用户的选择来预测或过滤偏好的系统。推荐系统用于各种领域，包括电影，音乐，新闻，书籍，研究文章，搜索查询，社交标签和一般产品。
推荐系统以两种方式中的任何一种产生推荐列表 -

• 协同过滤：协同过滤方法根据用户过去的行为（即用户购买或搜索的项目）以及其他用户做出的类似决策来构建模型。然后，该模型用于预测用户可能感兴趣的项目（或项目的评级）。
• 基于内容的过滤：基于内容的过滤方法使用项目的一系列离散特征，以推荐具有类似属性的其他项目。基于内容的过滤方法完全基于项目的描述和用户偏好的简档。它根据用户过去的偏好推荐项目。

让我们使用Python和Pandas开发一个基本的推荐系统。
让我们专注于通过建议与特定项目最相似的项目（在本例中为电影）来提供基本推荐系统。它只是告诉哪些电影/项目与用户的电影选择最相似。

使用分隔符“\ t”导入数据集，因为该文件是tsv文件（制表符分隔文件）。

# import pandas library

import pandas as pd

# Get the data

column_names = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp']

path = 'https://cdncontribute.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/file.tsv'

df = pd.read_csv(path, sep='\t', names=column_names)

# Check the head of the data

df.head()