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協(xié)同過(guò)濾（collaborative filtering）是一種在推薦系統(tǒng)中廣泛使用的技術(shù)。該技術(shù)通過(guò)分析用戶或者事物之間的相似性，來(lái)預(yù)測(cè)用戶可能感興趣的內(nèi)容并將此內(nèi)容推薦給用戶。 這里的相似性可以是人口特征的相似性，也可以是歷史瀏覽內(nèi)容的相似性，還可以是個(gè)人通過(guò)一定機(jī)制給與某個(gè)事物的回應(yīng)。比如，A和B是無(wú)話不談的好朋友，并且都喜歡看電影，那么協(xié)同過(guò)濾會(huì)認(rèn)為A和B的相似度很高，會(huì)將A喜歡但是B沒(méi)有關(guān)注的電影推薦給B，反之亦然。 協(xié)同過(guò)濾推薦分為3種類型： 基于用戶(user-based)的協(xié)同過(guò)濾(UserCF) 文章中的完整源碼、資料、數(shù)據(jù)、技術(shù)交流提升， 均可加知識(shí)星球交流群獲取，群友已超過(guò)2000人，添加時(shí)切記的備注方式為：來(lái)源+興趣方向，方便找到志同道合的朋友vb.net教程C#教程python教程。 算法原理 不知道大家平時(shí)在網(wǎng)上購(gòu)物的時(shí)候有沒(méi)有這樣的體驗(yàn)，比如你在網(wǎng)上商城下單了一個(gè)手機(jī)，在訂單完成的界面，網(wǎng)頁(yè)會(huì)給你推薦同款手機(jī)的手機(jī)殼，你此時(shí)很可能就會(huì)點(diǎn)進(jìn)去瀏覽一下，順便買一個(gè)手機(jī)殼。 其實(shí)這就是ItemCF算法在背后默默工作。ItemCF算法給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品。因?yàn)槟阒百I了手機(jī)，ItemCF算法計(jì)算出來(lái)手機(jī)殼與手機(jī)之間的相似度較大，所以給你推薦了一個(gè)手機(jī)殼，這就是它的工作原理。 看起來(lái)是不是跟UserCF算法很相似是不是？只不過(guò)這次不再是計(jì)算用戶之間的相似度，而是換成了計(jì)算物品之間的相似度。 由上述描述可以知道ItemCF算法的主要步驟如下： 計(jì)算物品之間的相似度 ItemCF算法并不是直接根據(jù)物品本身的屬性來(lái)計(jì)算相似度，而是通過(guò)分析用戶的行為來(lái)計(jì)算物品之間的相似度。 什么意思呢？比如手機(jī)和手機(jī)殼，除了形狀相似之外沒(méi)有什么其它的相似點(diǎn)，直接計(jì)算相似度似乎也無(wú)從下手。但是換個(gè)角度來(lái)考慮這個(gè)問(wèn)題，如果有很多個(gè)用戶在買了手機(jī)的同時(shí)，又買了手機(jī)殼，那是不是可以認(rèn)為手機(jī)和手機(jī)殼比較相似呢vb.net教程C#教程python教程？
最后將篩選出來(lái)的物品按照用戶對(duì)其感興趣程度逆序排序，取全體列表或者列表前K個(gè)物品推薦給用戶，至此ItemCF算法完成。 算法工作流程 下表是一個(gè)簡(jiǎn)易的原始數(shù)據(jù)集，也稱之為User-Item表，即用戶-物品列表，記錄了每個(gè)用戶喜愛(ài)的物品，數(shù)據(jù)表格如下：
用戶A的共現(xiàn)矩陣 上圖是用戶A的共現(xiàn)矩陣C，C[i][j]代表的含義是同時(shí)喜歡物品i和物品j的用戶數(shù)量。舉個(gè)例子，C[a][b]=1代表的含義就是同時(shí)喜歡物品a和物品b的用戶有一個(gè)，就是用戶A。 下面用一張圖來(lái)描述如何構(gòu)建完整的共現(xiàn)矩陣： 通過(guò)對(duì)不同用戶的喜愛(ài)物品集合構(gòu)成的共現(xiàn)矩陣進(jìn)行累加，最終得到了上圖中的矩陣C，這其實(shí)就是相似度公式中的分子部分。 這里只是為了演示如何計(jì)算物品整體共現(xiàn)矩陣，實(shí)際在代碼中我們并不會(huì)采用分別為每個(gè)用戶建立一個(gè)共現(xiàn)矩陣再累加的方式。為了加快效率和節(jié)省空間，可以使用python的dict來(lái)實(shí)現(xiàn)，具體可以參考代碼實(shí)現(xiàn)章節(jié)。 接下來(lái)我們計(jì)算最終的物品相似度矩陣，以物品a和物品b的相似度計(jì)算為例，通過(guò)上面計(jì)算的計(jì)算可知C[a][b]=1，即同時(shí)喜歡物品a和物品b的用戶有一位。根據(jù)User-Item表可以統(tǒng)計(jì)出N(a)=2，N(b)=3，那么物品a和物品b的相似度計(jì)算如下：
有了物品相似度矩陣W之后，我們對(duì)用戶進(jìn)行物品推薦了，下面以給用戶C推薦物品為例，展示一下計(jì)算過(guò)程： P(C,a) = W[d][a] = 0.71 故給用戶C的推薦列表是{b,a,e}。 相似度算法改進(jìn) 假設(shè)有這么一個(gè)用戶，他是開書店的，并且買了當(dāng)當(dāng)網(wǎng)上80%的書準(zhǔn)備用來(lái)自己賣。那么他的購(gòu)物車?yán)锇?dāng)當(dāng)網(wǎng)80%的書。假設(shè)當(dāng)當(dāng)網(wǎng)有100萬(wàn)本書，也就是說(shuō)他買了80萬(wàn)本。從前面對(duì)ItemCF的討論可以看到，這意味著因?yàn)榇嬖谶@么一個(gè)用戶，有80萬(wàn)本書兩兩之間就產(chǎn)生了相似 度，也就是說(shuō)，內(nèi)存里即將誕生一個(gè)80萬(wàn)乘80萬(wàn)的稠密矩陣。 John S. Breese在論文1中提出了一個(gè)稱為IUF(Inverse User Frequence)，即用戶活躍度對(duì)數(shù)的 倒數(shù)的參數(shù)，他也認(rèn)為活躍用戶對(duì)物品相似度的貢獻(xiàn)應(yīng)該小于不活躍的用戶，他提出應(yīng)該增加IUF 參數(shù)來(lái)修正物品相似度的計(jì)算公式: 上述公式對(duì)活躍用戶做了一種軟性的懲罰，但是對(duì)于很多過(guò)于活躍的用戶，比如上面那位買了當(dāng)當(dāng)網(wǎng)80%圖書的用戶，為了避免相似度矩陣過(guò)于稠密，我們?cè)趯?shí)際計(jì)算中一般直接忽略他的興趣列表，而不將其納入到相似度計(jì)算的數(shù)據(jù)集中。 相似度矩陣歸一化處理 實(shí)驗(yàn)表明，歸一化的好處不僅僅在于增強(qiáng)推薦的準(zhǔn)確度，還可以提高推薦的覆蓋率和多樣性。 代碼實(shí)踐 訓(xùn)練階段 數(shù)據(jù)預(yù)處理，建立User-Item表 尋找與被推薦用戶喜愛(ài)物品集最相似的N個(gè)物品 注意，ratings.dat里面包含了100多萬(wàn)條評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，為了減少訓(xùn)練時(shí)間，可以只讀取部分?jǐn)?shù)據(jù)，本文讀取了前29415條數(shù)據(jù)，即前200個(gè)用戶的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。ratings.dat原始數(shù)據(jù)每行包含了4列，本文中只取了’UserID'、’MovieID'這兩列。 接下來(lái)使用以下代碼來(lái)讀取數(shù)據(jù)并建立User-Item表： import random
import pandas as pd
def LoadMovieLensData(filepath, train_rate):
ratings = pd.read_table(filepath, sep="::", header=None, names=["UserID", "MovieID", "Rating", "TimeStamp"], engine='python')
ratings = ratings[['UserID','MovieID']]
train = []
test = []
random.seed(3)
for idx, row in ratings.iterrows():
user = int(row['UserID'])
item = int(row['MovieID'])
if random.random() < train_rate:
train.append([user, item])
else:
test.append([user, item])
return PreProcessData(train), PreProcessData(test)
def PreProcessData(originData):
"""
建立User-Item表，結(jié)構(gòu)如下：
{"User1": {MovieID1, MoveID2, MoveID3,...}
"User2": {MovieID12, MoveID5, MoveID8,...}
...
}
"""
trainData = dict()
for user, item in originData:
trainData.setdefault(user, set())
trainData[user].add(item)
return trainData建立物品整體共現(xiàn)矩陣 def ItemMatrix(trainData, similarity): """ 建立物品共現(xiàn)矩陣 :param trainData: User-Item表 :param similarity: 相似度計(jì)算函數(shù)選擇 :return: """ N = defaultdict(int) # 記錄每個(gè)物品的喜愛(ài)人數(shù) itemSimMatrix = defaultdict(int) # 共現(xiàn)矩陣 for user, items in trainData.items(): for i in items: itemSimMatrix.setdefault(i, dict()) N[i] += 1 for j in items: if i == j: continue itemSimMatrix[i].setdefault(j, 0) if similarity == "cosine": itemSimMatrix[i][j] += 1 elif similarity == "iuf": itemSimMatrix[i][j] += 1. / math.log1p(len(items) * 1.) return itemSimMatrix 建立物品相似度矩陣 def ItemSimilarityMatrix(ItemMatrix, N, isNorm):
"""
計(jì)算物品相似度矩陣
:param ItemMatrix:
:param N:
:param isNorm:
:return:
"""
itemSimMatrix = dict()
for i, related_items in ItemMatrix.items():
for j, cij in related_items.items():
# 計(jì)算相似度
itemSimMatrix[i][j] = cij / math.sqrt(N[i] * N[j])
# 是否要標(biāo)準(zhǔn)化物品相似度矩陣
if isNorm:
for i, relations in itemSimMatrix.items():
max_num = relations[max(relations, key=relations.get)]
# 對(duì)字典進(jìn)行歸一化操作之后返回新的字典
itemSimMatrix[i] = {k: v / max_num for k, v in relations.items()}
return itemSimMatrix推薦階段 def recommend(trainData, itemSimMatrix, user, N, K): """ :param trainData: User-Item表 :param itemSimMatrix: 物品相似度矩陣 :param user: 被推薦的用戶user :param N: 推薦的商品個(gè)數(shù) :param K: 查找的最相似的用戶個(gè)數(shù) :return: 按照user對(duì)推薦物品的感興趣程度排序的N個(gè)商品 """ recommends = dict() # 先獲取user的喜愛(ài)物品列表 items = trainData[user] for item in items: # 對(duì)每個(gè)用戶喜愛(ài)物品在物品相似矩陣中找到與其最相似的K個(gè) for i, sim in sorted(itemSimMatrix[item].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:K]: if i in items: continue # 如果與user喜愛(ài)的物品重復(fù)了，則直接跳過(guò) recommends.setdefault(i, 0.) recommends[i] += sim # 根據(jù)被推薦物品的相似度逆序排列，然后推薦前N個(gè)物品給到用戶 return dict(sorted(recommends.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:N]) 核心代碼 import math
import random
import pandas as pd
from collections import defaultdict
from operator import itemgetter
def LoadMovieLensData(filepath, train_rate):
ratings = pd.read_table(filepath, sep="::", header=None, names=["UserID", "MovieID", "Rating", "TimeStamp"], engine='python')
ratings = ratings[['UserID','MovieID']]
train = []
test = []
random.seed(3)
for idx, row in ratings.iterrows():
user = int(row['UserID'])
item = int(row['MovieID'])
if random.random() < train_rate:
train.append([user, item])
else:
test.append([user, item])
return PreProcessData(train), PreProcessData(test)
def PreProcessData(originData):
"""
建立User-Item表，結(jié)構(gòu)如下：
{"User1": {MovieID1, MoveID2, MoveID3,...}
"User2": {MovieID12, MoveID5, MoveID8,...}
...
}
"""
trainData = dict()
for user, item in originData:
trainData.setdefault(user, set())
trainData[user].add(item)
return trainData
class ItemCF(object):
""" Item based Collaborative Filtering Algorithm Implementation"""
def __init__(self, trainData, similarity="cosine", norm=True):
self._trainData = trainData
def similarity(self):
N = defaultdict(int) #記錄每個(gè)物品的喜愛(ài)人數(shù)
for user, items in self._trainData.items():
for i in items:
self._itemSimMatrix.setdefault(i, dict())
N[i] += 1
for j in items:
if i == j:
continue
self._itemSimMatrix[i].setdefault(j, 0)
if self._similarity == "cosine":
self._itemSimMatrix[i][j] += 1
elif self._similarity == "iuf":
self._itemSimMatrix[i][j] += 1. / math.log1p(len(items) * 1.)
for i, related_items in self._itemSimMatrix.items():
for j, cij in related_items.items():
self._itemSimMatrix[i][j] = cij / math.sqrt(N[i]*N[j])
# 是否要標(biāo)準(zhǔn)化物品相似度矩陣
if self._isNorm:
for i, relations in self._itemSimMatrix.items():
max_num = relations[max(relations, key=relations.get)]
# 對(duì)字典進(jìn)行歸一化操作之后返回新的字典
self._itemSimMatrix[i] = {k : v/max_num for k, v in relations.items()}
def recommend(self, user, N, K):
"""
:param user: 被推薦的用戶user
:param N: 推薦的商品個(gè)數(shù)
:param K: 查找的最相似的用戶個(gè)數(shù)
:return: 按照user對(duì)推薦物品的感興趣程度排序的N個(gè)商品
"""
recommends = dict()
# 先獲取user的喜愛(ài)物品列表
items = self._trainData[user]
for item in items:
# 對(duì)每個(gè)用戶喜愛(ài)物品在物品相似矩陣中找到與其最相似的K個(gè)
for i, sim in sorted(self._itemSimMatrix[item].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:K]:
if i in items:
continue # 如果與user喜愛(ài)的物品重復(fù)了，則直接跳過(guò)
recommends.setdefault(i, 0.)
recommends[i] += sim
# 根據(jù)被推薦物品的相似度逆序排列，然后推薦前N個(gè)物品給到用戶
return dict(sorted(recommends.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:N])
if __name__ == "__main__":
train, test = LoadMovieLensData("../Data/ml-1m/ratings.dat", 0.8)
print("train data size: %d, test data size: %d" % (len(train), len(test)))
ItemCF = ItemCF(train, similarity='iuf', norm=True)
ItemCF.train()
# 分別對(duì)以下4個(gè)用戶進(jìn)行物品推薦
print(ItemCF.recommend(1, 5, 80))上述代碼對(duì)測(cè)試集中前4個(gè)用戶進(jìn)行了電影推薦，對(duì)每個(gè)用戶而言，從與他們喜愛(ài)電影相似的80部電影中挑選出5部推薦。 輸出結(jié)果是一個(gè)dict，里面包含了給用戶推薦的電影以及用戶對(duì)每部電影的感興趣程度，按照逆序排列。 結(jié)果如下： 版權(quán)聲明：本文為博主原創(chuàng)文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接和本聲明。 原文鏈接：https://blog.csdn.net/m0_59596990/article/details/130459464 |
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