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  • 推荐系统在我们的生活中无处不在,比如...可以在《推荐系统开发实战》这本书中进行系统的了解和学习,本篇文章是该系列文章的开篇之作,带领大家认识一下基于最近相似用户的推荐。以下内容摘自于《推荐系统开发实战

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    公众号:搜索与推荐Wiki
    个人网站:http://thinkgamer.github.io


    推荐系统在我们的生活中无处不在,比如购物网站,视频音乐网站,新闻网站等,那么推荐系统是如何工作的,他是基于什么方式实现的?可以在《推荐系统开发实战》这本书中进行系统的了解和学习,本篇文章是该系列文章的开篇之作,带领大家认识一下基于最近相似用户的推荐。以下内容摘自于《推荐系统开发实战》

    • 嗨,Susan,最近有什么好看的电影吗?
    • Thinkgamer,我觉得《芳华》不错,推荐你可以去看下。

    这样的场景相信我们会经常遇到,当我们不知道要看哪部电影时,会咨询一下身边的朋友,从他们那里得到一些意见。当我们在咨询别人时,往往会有自己的判断,Thinkgamer喜欢文艺片,他不会去征求喜欢动画片的Jake,但是他会去咨询同样喜欢文艺片的Susan。

    基于上边的描述,我们可以总结出UserCF的算法过程:

    1. 计算用户相似度
    2. 寻找给定用户最相近的K个用户
    3. 将K个用户喜欢的且给定用户没有行为的物品推荐给给定用户

    简单的讲就是:给用户推荐“和他兴趣相投的其他用户”喜欢的物品。

    上图所示是一个基于用户的协同过滤推荐的例子,用户A和用户C同时喜欢电影A和电影C,用户C还喜欢电影D,因此将用户A没有表达喜好的电影D推荐给用户A。

    针对上述过程,可以分为以下步骤:

    构建用户物品评分表

    假设用户与物品所表达的喜好程度(即评分),如下表所示:

    用户 物品a 物品b 物品c 物品d 物品e
    A 3.0 4.0 0 3.5 0
    B 4.0 0 4.5 0 3.5
    C 0 3.5 0 0 3
    D 0 4 0 3.5 3

    相似度计算

    计算用户之间相似度的方法有很多,这里选用的是余弦相似度,如下:

    针对用户u和v,上述公式中的参数如下。

    • N(u):用户u有过评分的物品集合;
    • N(v):用户v有过评分的物品集合;
    • Wuv:用户u和用户v的余弦相似度。

    结合上表,可以分别求得用户C和其他三个用户的相似度,见下面三公式:

    从计算结果来看,D用户与C用户相似度最大。 从表中也可以直接看出,用户D和C都在b和e物品上进行了评分,用户A、B和C也都在b物品上进行了评分。

    计算推荐结果

    用户C进行评分的物品是b和e,接下来计算用户C对物品a、c、d的偏好程度,见下面三公式:

    从上面的计算可以得到,在用户C没有进行评分的物品中倒序排列为a→c→e。这样就可以根据需要取前 K个物品推荐给C用户。

    完整代码可参考《推荐系统开发实战》

    算法复杂度优化

    但是上面的计算存在一个问题——需要计算每一对用户的相似度。代码实现对应的时间复杂度为O(|U|*|U|),U为用户个数。

    在实际生产环境中,很多用户之间并没有交集,也就是并没有对同一样物品产生过行为,所以很多情况下分子为0,这样的稀疏数据就没有计算的必要。

    上面的代码实现将时间浪费在计算这种用户之间的相似度上,所以这里可以进行优化:
    (1)计算出的用户对(u,v);
    (2)对其除以分母得到u和v的相似度。

    针对以上优化思路,需要两步:
    (1)建立物品到用户的倒排表T,表示该物品被哪些用户产生过行为;
    (2)根据倒查表T,建立用户相似度矩阵W:

    • 在T中,对于每个物品i,设其对应的用户为j、k,
    • 在W中,更新对应位置的元素值,W[j][k]=W[j][k]+1,W[k][j]=W[k][j]+1。

    以此类推,这样在扫描完倒查表T之后,就能得到一个完整的用户相似度矩阵W了。
    这里的W对应的是前面介绍的余弦相似度中的分子部分,然后用W除以分母,便能最终得到两个用户的兴趣相似度。
    以上表为例,总共有4个用户,那么要建一个4行4列的倒排表,具体建立过程如下:
    (1)由用户的评分数据得到每个物品被哪些用户评价过,如图5-6所示。

    (2)建立用户相似度矩阵W,如图5-7所示。

    得到的相似度矩阵W对应的是计算两两用户相似度的分子部分,然后除以分母得到的便是两两用户的相似度。

    还是以C用户为例。从图5-7可知,A、B用户与C用户相似度计算的分子都为1,D用户与C用户相似度计算的分子部分为2。其他用户与C用户的相似度计算如下:

    得到用户的相似度之后,就可以计算用户对未评分物品的可能评分了。采用的计算方式依旧是:

    其中各参数说明如下。

    • P(u,i):用户u对物品i的感兴趣程度;
    • S(u,K):和用户u兴趣最接近的K个用户;
    • N(i):对物品i有过行为的用户集合;
    • Wuv:用户u和用户v的兴趣相似度;
    • rvi:用户v对物品i的兴趣,即用户对物品的评分。
      依据上式,分别计算用户C对物品a、c、d的可能评分:
    同样,对比优化前后的计算可知,结果是一致的。

    具体的代码实现可参考:《推荐系统开发实战》一书。

    惩罚热门物品

    如果两个用户都买过《新华字典》,这并不能说明他们兴趣相同,因为绝大多数中国人都买过《新华字典》。
    但如果两个用户都买过《机器学习实战》,那可以认为他们的兴趣比较相似,因为只有研究机器学习的人才可能买这本书。
    因此,John S. Breese在论文中提出了式(5.4),根据用户行为计算用户的兴趣相似度:

    • 分子中的倒数部分,惩罚了用户u和用户v共同兴趣列表中热门物品,减小了热门物品对用户相似度的影响。
    • N(i)是对物品i有过行为的用户集合。物品i越热门,N(i)越大。

    对此,修改用户相似度的计算方式,具体的代码实现如函数userSimilarityBest()所示。

    具体的代码实现可参考:《推荐系统开发实战》一书。

    案例实战

    在了解完UserCF的算法原理之后,来开发一个电影推荐系统。这里我们选用的MovieLens数据集,该数据集在《实战》一书中的第三章有详细介绍。

    搭建一个推荐系统的步骤包括:

    • 准备数据
    • 选择算法
    • 模型训练
    • 效果评估

    这里不过多进行介绍,欢迎关注小编图书。


    注:文中多次提到的《推荐系统开发实战》是小编近期要上的一本图书,预计本月(7月末)可在京东,当当上线,感兴趣的朋友可以进行关注!


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  • 2020/5/26最近开始学习推荐系统开发实战这本书,这是学习的第一个python程序,里面有很多地方需要做笔记。1、python 中os模块 os.path.exists() 含义os.path模块主要用于文件的属性获取,exists是“存在”的意思,...

    2020/5/26

    最近开始学习推荐系统开发实战这本书,这是学习的第一个python程序,里面有很多地方需要做笔记。

    1、python 中os模块 os.path.exists() 含义

    os.path模块主要用于文件的属性获取,exists是“存在”的意思,所以顾名思义,os.path.exists()就是判断括号里的文件是否存在的意思,括号内的可以是文件路径。如果不存在,返回的则是FALSE。

    2、Python os.listdir() 方法

    os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。

    3、Python format 格式化函数

    4、Python中    with open ( file_abs,  'r' ) as f :     的用法以及意义

    要以读文件的模式打开一个文件对象,使用Python内置的open()函数,传入文件名和标示符:

    标示符   'r'  表示读,这样我们就成功地打开了一个文件。

    如果文件不存在,open()函数就会抛出一个 IOError的错误,并且给出错误码和详细的信息告诉你文件不存在:

    如果文件打开成功,接下来,调用read()方法可以一次读取文件的全部内容,Python把内容读到内存,用一个str对象表示:

    最后一步是调用close()方法关闭文件。文件使用完毕后必须关闭,因为文件对象会占用操作系统的资源,并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的:

    由于文件读写时都有可能产生IOError,一旦出错,后面的f.close()就不会调用。所以,为了保证无论是否出错都能正确地关闭文件,我们可以使用try ... finally来实现:

    每次都这么写实在太繁琐,所以,Python引入了with语句来自动帮我们调用close()方法:

    这和前面的try ... finally是一样的,但是代码更佳简洁,并且不必调用f.close()方法。

    调用read()会一次性读取文件的全部内容,如果文件有20G,内存就爆了,所以,要保险起见,可以反复调用read(size)方法,每次最多读取size个字节的内容。

    另外,调用readline()可以每次读取一行内容,调用readlines()一次读取所有内容并按行返回list。因此,要根据需要决定怎么调用。

    如果文件很小,read()一次性读取最方便;如果不能确定文件大小,反复调用read(size)比较保险;如果是配置文件,调用readlines()最方便:

    写文件:

    写文件和读文件是一样的,唯一区别是调用open()函数时,传入标识符'w'或者'wb'表示写文本文件或写二进制文件:

    可以反复调用write()来写入文件,但是务必要调用f.close()来关闭文件。当我们写文件时,操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘,而是放到内存缓存起来,空闲的时候再慢慢写入。只有调用close()方法时,操作系统才保证把没有写入的数据全部写入磁盘。忘记调用close()的后果是数据可能只写了一部分到磁盘,剩下的丢失了。所以,还是用with语句来得保险:

    要写入特定编码的文本文件,请给open()函数传入encoding参数,将字符串自动转换成指定编码。要读取非UTF-8编码的文本文件,需要给open()函数传入encoding参数,例如,读取GBK编码的文件:

    遇到有些编码不规范的文件,你可能会遇到UnicodeDecodeError,因为在文本文件中可能夹杂了一些非法编码的字符。遇到这种情况,open()函数还接收一个errors参数,表示如果遇到编码错误后如何处理。最简单的方式是直接忽略:

    5、Python strip()方法

    Python strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符(默认为空格或换行符)或字符序列。

    6、Python3 endswith()方法

    endswith() 方法用于判断字符串是否以指定后缀结尾,如果以指定后缀结尾返回 True,否则返回 False。

    Python startswith()方法

    Python startswith() 方法用于检查字符串是否是以指定子字符串开头,如果是则返回 True,否则返回 False。

    7、Python split()方法

    Python split() 通过指定分隔符对字符串进行切片,如果参数 num 有指定值,则分隔 num+1 个子字符串

    8、Python的random.sample

    用于从 list(users)中随机抽取1000个数据,生成新的列表 users_1000

    9、python中的随机数种子seed()

    给随机数对象一个种子值,用于产生随机序列。

    对于同一个种子值的输入,之后产生的随机数序列也一样。

    通常是把时间秒数等变化值作为种子值,达到每次运行产生的随机系列都不一样

    seed() 省略参数,意味着使用当前系统时间生成随机数。

    10、json 中的 load、loads、dump、dumps分别是什么?

    dump 和 dumps 都实现了序列化

    load 和 loads 都实现反序列化

    变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化 ,序列化是将对象状态转化为可保存或可传输格式的过程。

    变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化  ,反序列化是流转换为对象。

    load 和 loads (反序列化)

    load:针对文件句柄,将json格式的字符转换为dict,从文件中读取 (将string转换为dict)

    loads:针对内存对象,将string转换为dict (将string转换为dict)

    dump 和 dumps(序列化)

    dump:将dict类型转换为json字符串格式,写入到文件 (易存储)

    dumps:将dict转换为string (易传输)

    11、Python 字典(Dictionary)

    (1)setdefault() 方法

    如果字典中包含有给定键,则返回该键对应的值,否则返回为该键设置的值。

    (2)dict.keys() 方法:获取所有的 key 值

    (3)dict.items() 方法:以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组。

    展开全文
  • RecSys-Dev-实践 推荐系统开发实战-以notebook形式展现 参考书籍《推荐系统开发实战》-高阳团编着 正在逐渐完善中......
  • Hive电商推荐系统开发实战1.构建数据仓库2.数据清洗3.推荐算法实现4.数据ETL 项目的主要流程: #mermaid-svg-y1KC8DzwYk96JI79 .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-...


    项目的主要流程:

    创建数据仓库
    数据清洗
    推荐算法实现
    数据ETL

    1.构建数据仓库

    (1)创建数据仓库

    create database if not exists tmall ;
    use tmall ;
    

    创建数据仓库是基础,数据清洗才是最有挑战的地方,在数据清洗的时候,要对数据有足够的敏感性,才能做好数据清洗工作.

    (2)创建原始数据表

    create external table if not exits tmall.tmall20201125(uid string ,itme string ,price string ,pname string , number int ,pid string) row format delimited by '\t' stored as textFile location '/tmall/20201125';
    

    可以通过desc来查看表的详细信息。

    (3)加载数据到数据仓库
    首先查看Hadoop上面有没有location ’/tmall/20201125‘,没有的话就创建

    hadoop fs -ls /
    hadoop fs -mkdir /tmall/20201125
    

    上传文件到HDFS上

    hadoop fs -put tmall-2020-1125.csv /tmall/20201125
    hadoop fs -ls /tmall/2020/1125
    

    这样数据就放到了Hive数据仓库中,接下来去验证数据结果。

    (4)验证数据结果
    这个就比较简单了,通过命令大概查看与原数据是否一致
    1)统计总条数

    	select count(*) from tmall.tmall_20201125
    

    查出来的结果与原数据进行比较,原数据的数量可以通过

    wc -l tmall-20201125.csv
    

    2)查看前三行

    select * from tmall.tmall_20201125 limit 3;
    

    2.数据清洗

    数据清洗是一件很麻烦的事情,在本例中,只对uid和pid两个字段进行了清洗,主要思路是通过创建临时表来完成数据的清洗,这样会麻烦一些,但是可以更好的理解内部表和外部表的区别。优点是中间结果可以在HDFS文件系统上做一个临时的备份。
    (1)创建临时表

    create table if not exits tmall.tmall_20201125_uid_pid(uid string,pid string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile;
    

    (2)数据清洗详细步骤
    1)初步填充、检查结果

    insert overwrite table tmall.tmall_20201125_uid_pid select uid , pid from tmall.tmall_20201125
    

    验证结果的方式就是提取出来的数据从HDFS加载到本地

    hadoop fs -get /user/hive/warehouse/tmall.db/tmall_20201125_uid_pid/00000_0
    

    这样抽取的数据就加载到了本地,通过vi查看数据中的内容,发现有一些uid字段为空,像这样的数据我们称为噪声数据,现在的目的就是将这些噪声数据过滤掉。
    2)初步清洗
    通过抽取正则函数来实现:regexp_extract(string subject,string patten ,int index)

    3.推荐算法实现

    4.数据ETL

    展开全文
  • 推荐系统开发实战》这本书上市已经半年了,鉴于有很多读者对于最后三章的案例复现出现的一些问题和疑问,这里再详细说明一下。关于代码获取 可在书籍的前几页查看获取方式,之前把这三大案例的代码放到了github上...
    e46bc467abf55df0135f0cfad5d06d4c.png86c5c7c321a63606416dbd46e10328a1.png

    《推荐系统开发实战》这本书上市已经半年了,鉴于有很多读者对于最后三章的案例复现出现的一些问题和疑问,这里再详细说明一下

    关于代码获取

    可在书籍的前几页查看获取方式,之前把这三大案例的代码放到了github上,方便大家下载,但是有“不法分子”在闲鱼等平台进行交易,售价高达299元,我表示也很无奈,所以就把github上的三个库设置为private了,现在获取代码的唯一方式就是通过查看图书前几页的说明进行获取。

    复现过程

    以新闻推荐系统为例。

    Step 1:分别在编译器中NewsRec和NewsRec-Vue项目

    例如我这里后端项目(NewsRec)是用PyCharm打开的,前端项目(NewsRec-Vue)是用Sublime打开的。

    ce88e16a669f3c2c888c2ce39e8cecf6.pngPyCharm打开后端项目

    1f50dba1f169baa7fa55b78e9b72f550.png

    Sublime打开前端项目
    Step 2:查看本机IP
    • Linux/MAC终端输入:ifconifg

    • Windows终端输入:ipconfig

    比如我查看我的IP为:

    68720f9141da328d9e3325d9c2a5fc89.png

    IP信息查看
    Step 3:修改后端和前端中涉及的IP地址

    后端

    NewsRec/NewsRec/setting.py

    ALLOWED_HOSTS = ['192.168.199.165','127.0.0.1']

    将上面的 192.168.199.165换成你自己的IP地址

    4de504a44e05b2d7902b3edf4f7e6b41.png

    后端IP修改

    前端前端有两个地方需要修改(具体如下图所示)

    • NewsRec-Vue/config/index.js
    • NewsRec-Vue/src/assets/js/linkBase.js

    e5308921727d0491fecc48dcd8ceb547.png

    前端IP修改

    7a99cc37cfbdb5bea86f1159cf2348d3.png

    前端IP修改
    Step 4:将newsrec.sql 导入到mysql库中并修改后端mysql的信息

    这里使用Navicat for mysql进行文件的导入,首先创建newsrec数据库,然后将sql文件导入,导入成功之后显示为:

    6b32b7388446efaa59cc094457b6915a.png

    sql文件导入成功示例

    后端mysql信息修改配置

    4f3403e75a7f4fe692ab0f554495985d.png

    后端mysql信息修改配置
    Step 5:项目运行

    后端运行,在编译器中执行(注意端口一定是8000,因为和前端交互中写好了):

    python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

    前端运行,在终端运行(如果是WebStorm打开的花,也可以在编译器中执行):

    npm installnpm run dev

    看到前端项目显示下面这样的话,表示成功。

     1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 95% emitting                 DONE  Compiled successfully in 3856ms    21:27:50 I  Your application is running here: http://localhost:8001

    常见问题

    因为这里采用的是前后端分离进行项目构建的,在工业界也是这样,前端和后端之间通过API接口进行数据访问。所以访问IP的准确性显得格外重要,大多数案例复现不成功均是由于IP没有配置正确造成。

    • 登录时,下拉无用户可供选择
    • 点击下一步没反应
    • 小主请稍等,正在加载中
    • 界面无新闻、音乐信息、图书信息等数据

    如果还有其他问题,可在下方评论区留言,进行解答。

    解决方法:

    • 检查IP配置!检查IP配置!检查IP配置!
    • 在浏览器上进行元素审查(F12)

    eg:我把后端项目停了,保证前端项目运行,下拉无用户选择,可以通过f12进行元素审查,如下图所示

    b4926658e19296a8bd0a1048f4aba7fe.png

    F12审查示例

    好了,关于三大案例的复现说明就介绍到这里,如果还有什么问题,可以在评论区留言,放拜年其他人查看!

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空空如也

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