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PCI_Making Recommendations
协作性过滤
简单理解从众多用户中先搜索出与目标用户‘品味’相似的部分人，然后考察这部分人的偏爱，根据偏爱结果为用户做推荐。这个过程也成为基于用户的协作性过滤(user_based collaborative filtering）。
以推荐电影为例
数据集
偏好数据集，嵌套字典，格式为：{用户：{电影名称：评分}}。
critics={‘Lisa Rose‘: {‘Lady in the Water‘: 2.5, ‘Snakes on a Plane‘: 3.5,
‘Just My Luck‘: 3.0, ‘Superman Returns‘: 3.5, ‘You, Me and Dupree‘: 2.5,
‘The Night Listener‘: 3.0},
‘Gene Seymour‘: {‘Lady in the Water‘: 3.0, ‘Snakes on a Plane‘: 3.5,
‘Just My Luck‘: 1.5, ‘Superman Returns‘: 5.0, ‘The Night Listener‘: 3.0,
‘You, Me and Dupree‘: 3.5},
‘Michael Phillips‘: {‘Lady in the Water‘: 2.5, ‘Snakes on a Plane‘: 3.0,
‘Superman Returns‘: 3.5, ‘The Night Listener‘: 4.0},
‘Claudia Puig‘: {‘Snakes on a Plane‘: 3.5, ‘Just My Luck‘: 3.0,
‘The Night Listener‘: 4.5, ‘Superman Returns‘: 4.0,
‘You, Me and Dupree‘: 2.5},
‘Mick LaSalle‘: {‘Lady in the Water‘: 3.0, ‘Snakes on a Plane‘: 4.0,
‘Just My Luck‘: 2.0, ‘Superman Returns‘: 3.0, ‘The Night Listener‘: 3.0,
‘You, Me and Dupree‘: 2.0},
‘Jack Matthews‘: {‘Lady in the Water‘: 3.0, ‘Snakes on a Plane‘: 4.0,
‘The Night Listener‘: 3.0, ‘Superman Returns‘: 5.0, ‘You, Me and Dupree‘: 3.5},
‘Toby‘: {‘Snakes on a Plane‘:4.5,‘You, Me and Dupree‘:1.0,‘Superman Returns‘:4.0}}
寻找相近用户
从众多用户中先搜索出与目标用户‘品味’相似的人。相似度的计算用欧几里得距离和皮尔逊相关度来计算。
皮尔逊相关度公式：
from math import sqrt #欧几里得距离 #将得到的距离1/(1+distance),保持sim_distance值在(0,1),且sim_distance越大，两者越近 def sim_distance(prefs,person1,person2): si = {} for item in prefs[person1]: if item in prefs[person2]: si[item] = 1 if len(si) == 0: return 0 sum_of_squares = sum([pow(prefs[person1][item] - prefs[person2][item],2) for item in prefs[person1] if item in prefs[person2]]) return 1/(1 + sum_of_squares) #皮尔逊系数 #对不整齐/规范数据更有效，如本例具有相同品味但某一人评价更严格，在欧几里得距离看来是不相近的，但pearsion会找到最佳拟合线(best_fit line)所以更准确 def sim_pearson(prefs, person1, person2): si = {} for item in prefs[person1]: if item in prefs[person2] : si[item] = 1 # 两者有相似的个数 n = len(si) if n==0 : return 1 sum1=sum([prefs[person1][it] for it in si]) sum2=sum([prefs[person2][it] for it in si]) sum1Sq=sum([pow(prefs[person1][it],2) for it in si]) sum2Sq=sum([pow(prefs[person2][it],2) for it in si]) pSum=sum([prefs[person1][it]*prefs[person2][it] for it in si]) num=pSum-(sum1*sum2/n) den=sqrt((sum1Sq-pow(sum1,2)/n)*(sum2Sq-pow(sum2,2)/n)) if den ==0 : return 0 r = num / den return r
测试：
确定计算相关度方法后，找相关度最高用户：
#为评论者打分 #找到相关度最高的用户，similarity指定相关度方法，n指定返回最相似用户人数 def topMatches(prefs, person, n = 5, similarity = sim_distance): scores = [(similarity(prefs, person, other), other) for other in prefs if other != person] scores.sort() scores.reverse() return scores[0:n]
测试：
推荐物品
经过搜索到‘品味’相同的人后，可以选择从最相似用户看过的电影随机选一部，这是可行的，但可能刚好有一部你想看的但最相似的用户没看过。由此需要对推荐物品做处理：1.对所有相似用户做加权，突出更相似用户比重；2.抑制被评论更多的影片对结果的影响。下表可反应该过程：
#推荐 def getRecommendations(prefs, person, similarity = sim_distance): totals={} simSums={} for other in prefs: if other == person: continue sim = similarity(prefs, person, other) if sim <= 0: continue #只对没看过的影片进行评分 #加权相似用户评价值 for item in prefs[other]: if item not in prefs[person] or prefs[person][item]==0: totals.setdefault(item,0) totals[item]+=prefs[other][item]*sim #print(totals[item]) simSums.setdefault(item,0) simSums[item]+=sim for item, total in totals.items(): pass #对自己可能想看的电影评分 rankings=[(total/simSums[item],item) for item, total in totals.items()] rankings.sort() rankings.reverse() return rankings
测试：
至此，一个简易的基于用户的推荐系统完成。但实际中更多可能存在基于物品推荐的情况，以该列说明，给定一个电影推荐相似电影。通过查看那些用户喜欢该电影，再搜索这些用户还喜欢其他电影的程度/评价来做相似度匹配，在该例中通过改变数据集即可实现。
#转换数据集 def transformPrefs(prefs): result={} for person in prefs: for item in prefs[person]: result.setdefault(item,{}) result[item][person] = prefs[person][item] return result
转换结果如下：{电影名：{用户：评分}}
测试：
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本系列为较早学习《集体智慧编程》的笔记，多注释在代码出，现重写在Blog，多有理解不当之处，望指教。
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