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1.4 案例–基于协同过滤的电影推荐

学习目标

  • 应用基于用户的协同过滤实现电影评分预测
  • 应用基于物品的协同过滤实现电影评分预测

1 User-Based CF 预测电影评分

  • 数据集下载

  • 加载ratings.csv，转换为用户-电影评分矩阵并计算用户之间相似度

    import os

import pandas as pd
import numpy as np

DATA_PATH = "./datasets/ml-latest-small/ratings.csv"

dtype = {
     "userId": np.int32, "movieId": np.int32, "rating": np.float32}
# 加载数据，我们只用前三列数据，分别是用户ID，电影ID，已经用户对电影的对应评分
ratings = pd.read_csv(data_path, dtype=dtype, usecols=range(3))
# 透视表，将电影ID转换为列名称，转换成为一个User-Movie的评分矩阵
ratings_matrix = ratings.pivot_table(index=["userId"], columns=["movieId"],values="rating")
#计算用户之间相似度
user_similar = ratings_matrix.T.corr()

  • 预测用户对物品的评分 （以用户1对电影1评分为例）

    评分公式
    p r e d ( u , i ) = r ^ u i = ∑ v ∈ U s i m ( u , v ) ∗ r v i ∑ v ∈ U ∣ s i m ( u , v ) ∣ pred(u,i)=\hat{r}_{ui}=\cfrac{\sum_{v\in U}sim(u,v)*r_{vi}}{\sum_{v\in U}|sim(u,v)|} pred(u,i)=r^ui​=∑v∈U​∣sim(u,v)∣∑v∈U​sim(u,v)∗rvi​​

    # 1. 找出uid用户的相似用户
similar_users = user_similar[1].drop([1]).dropna()
# 相似用户筛选规则：正相关的用户
similar_users = similar_users.where(similar_users>0).dropna()
# 2. 从用户1的近邻相似用户中筛选出对物品1有评分记录的近邻用户
ids = set(ratings_matrix[1].dropna().index)&set(similar_users.index)
finally_similar_users = similar_users.ix[list(1)]
# 3. 结合uid用户与其近邻用户的相似度预测uid用户对iid物品的评分
numerator = 0    # 评分预测公式的分子部分的值
denominator = 0    # 评分预测公式的分母部分的值
for sim_uid, similarity in finally_similar_users.iteritems():
    # 近邻用户的评分数据
    sim_user_rated_movies = ratings_matrix.ix[sim_uid].dropna()
    # 近邻用户对iid物品的评分
    sim_user_rating_for_item = sim_user_rated_movies[1]
    # 计算分子的值
    numerator += similarity * sim_user_rating_for_item
    # 计算分母的值
    denominator += similarity
# 4 计算预测的评分值
predict_rating = numerator/denominator
print("预测出用户<%d>对电影<%d>的评分：%0.2f" % (1, 1, predict_rating))

  • 封装成方法 预测任意用户对任意电影的评分

    def predict(uid, iid, ratings_matrix, user_similar):
    ''' 预测给定用户对给定物品的评分值 :param uid: 用户ID :param iid: 物品ID :param ratings_matrix: 用户-物品评分矩阵 :param user_similar: 用户两两相似度矩阵 :return: 预测的评分值 '''
    print("开始预测用户<%d>对电影<%d>的评分..."%(uid, iid))
    # 1. 找出uid用户的相似用户
    similar_users = user_similar[uid].drop([uid]).dropna()
    # 相似用户筛选规则：正相关的用户
    similar_users = similar_users.where(similar_users>0).dropna()
    if similar_users.empty is True:
        raise Exception("用户<%d>没有相似的用户" % uid)

    # 2. 从uid用户的近邻相似用户中筛选出对iid物品有评分记录的近邻用户
    ids = set(ratings_matrix[iid].dropna().index)&set(similar_users.index)
    finally_similar_users = similar_users.ix[list(ids)]

    # 3. 结合uid用户与其近邻用户的相似度预测uid用户对iid物品的评分
    numerator = 0    # 评分预测公式的分子部分的值
    denominator = 0    # 评分预测公式的分母部分的值
    for sim_uid, similarity in finally_similar_users.iteritems():
        # 近邻用户的评分数据
        sim_user_rated_movies = ratings_matrix.ix[sim_uid].dropna()
        # 近邻用户对iid物品的评分
        sim_user_rating_for_item = sim_user_rated_movies[iid]
        # 计算分子的值
        numerator += similarity * sim_user_rating_for_item
        # 计算分母的值
        denominator += similarity

    # 计算预测的评分值并返回
    predict_rating = numerator/denominator
    print("预测出用户<%d>对电影<%d>的评分：%0.2f" % (uid, iid, predict_rating))
    return round(predict_rating, 2)

  • 为某一用户预测所有电影评分

    def predict_all(uid, ratings_matrix, user_similar):
    ''' 预测全部评分 :param uid: 用户id :param ratings_matrix: 用户-物品打分矩阵 :param user_similar: 用户两两间的相似度 :return: 生成器，逐个返回预测评分 '''
    # 准备要预测的物品的id列表
    item_ids = ratings_matrix.columns
    # 逐个预测
    for iid in item_ids:
        try:
            rating = predict(uid, iid, ratings_matrix, user_similar)
        except Exception as e:
            print(e)
        else:
            yield uid, iid, rating
if __name__ == '__main__':
    for i in predict_all(1, ratings_matrix, user_similar):
        pass

  • 根据评分为指定用户推荐topN个电影

    def top_k_rs_result(k):
    results = predict_all(1, ratings_matrix, user_similar)
    return sorted(results, key=lambda x: x[2], reverse=True)[:k]
if __name__ == '__main__':
    from pprint import pprint
    result = top_k_rs_result(20)
    pprint(result)

2 Item-Based CF 预测电影评分

  • 加载ratings.csv，转换为用户-电影评分矩阵并计算用户之间相似度

    import os

import pandas as pd
import numpy as np

DATA_PATH = "./datasets/ml-latest-small/ratings.csv"

dtype = {
     "userId": np.int32, "movieId": np.int32, "rating": np.float32}
# 加载数据，我们只用前三列数据，分别是用户ID，电影ID，已经用户对电影的对应评分
ratings = pd.read_csv(data_path, dtype=dtype, usecols=range(3))
# 透视表，将电影ID转换为列名称，转换成为一个User-Movie的评分矩阵
ratings_matrix = ratings.pivot_table(index=["userId"], columns=["movieId"],values="rating")
#计算用户之间相似度
item_similar = ratings_matrix.corr()

  • 预测用户对物品的评分 （以用户1对电影1评分为例）

    评分公式
    p r e d ( u , i ) = r ^ u i = ∑ v ∈ U s i m ( u , v ) ∗ r v i ∑ v ∈ U ∣ s i m ( u , v ) ∣ pred(u,i)=\hat{r}_{ui}=\cfrac{\sum_{v\in U}sim(u,v)*r_{vi}}{\sum_{v\in U}|sim(u,v)|} pred(u,i)=r^ui​=∑v∈U​∣sim(u,v)∣∑v∈U​sim(u,v)∗rvi​​

    # 1. 找出iid物品的相似物品
similar_items = item_similar[1].drop([1]).dropna()
# 相似物品筛选规则：正相关的物品
similar_items = similar_items.where(similar_items>0).dropna()
# 2. 从iid物品的近邻相似物品中筛选出uid用户评分过的物品
ids = set(ratings_matrix.ix[1].dropna().index)&set(similar_items.index)
finally_similar_items = similar_items.ix[list(ids)]

# 3. 结合iid物品与其相似物品的相似度和uid用户对其相似物品的评分，预测uid对iid的评分
numerator = 0    # 评分预测公式的分子部分的值
denominator = 0    # 评分预测公式的分母部分的值
for sim_iid, similarity in finally_similar_items.iteritems():
    # 近邻物品的评分数据
    sim_item_rated_movies = ratings_matrix[sim_iid].dropna()
    # 1用户对相似物品物品的评分
    sim_item_rating_from_user = sim_item_rated_movies[1]
    # 计算分子的值
    numerator += similarity * sim_item_rating_from_user
    # 计算分母的值
    denominator += similarity

# 计算预测的评分值并返回
predict_rating = sum_up/sum_down
print("预测出用户<%d>对电影<%d>的评分：%0.2f" % (uid, iid, predict_rating))

  • 封装成方法 预测任意用户对任意电影的评分

    def predict(uid, iid, ratings_matrix, user_similar):
    ''' 预测给定用户对给定物品的评分值 :param uid: 用户ID :param iid: 物品ID :param ratings_matrix: 用户-物品评分矩阵 :param user_similar: 用户两两相似度矩阵 :return: 预测的评分值 '''
    print("开始预测用户<%d>对电影<%d>的评分..."%(uid, iid))
    # 1. 找出uid用户的相似用户
    similar_users = user_similar[uid].drop([uid]).dropna()
    # 相似用户筛选规则：正相关的用户
    similar_users = similar_users.where(similar_users>0).dropna()
    if similar_users.empty is True:
        raise Exception("用户<%d>没有相似的用户" % uid)

    # 2. 从uid用户的近邻相似用户中筛选出对iid物品有评分记录的近邻用户
    ids = set(ratings_matrix[iid].dropna().index)&set(similar_users.index)
    finally_similar_users = similar_users.ix[list(ids)]

    # 3. 结合uid用户与其近邻用户的相似度预测uid用户对iid物品的评分
    numerator = 0    # 评分预测公式的分子部分的值
    denominator = 0    # 评分预测公式的分母部分的值
    for sim_uid, similarity in finally_similar_users.iteritems():
        # 近邻用户的评分数据
        sim_user_rated_movies = ratings_matrix.ix[sim_uid].dropna()
        # 近邻用户对iid物品的评分
        sim_user_rating_for_item = sim_user_rated_movies[iid]
        # 计算分子的值
        numerator += similarity * sim_user_rating_for_item
        # 计算分母的值
        denominator += similarity

    # 计算预测的评分值并返回
    predict_rating = numerator/denominator
    print("预测出用户<%d>对电影<%d>的评分：%0.2f" % (uid, iid, predict_rating))
    return round(predict_rating, 2)

  • 为某一用户预测所有电影评分

    def predict_all(uid, ratings_matrix, item_similar):
    ''' 预测全部评分 :param uid: 用户id :param ratings_matrix: 用户-物品打分矩阵 :param item_similar: 物品两两间的相似度 :return: 生成器，逐个返回预测评分 '''
    # 准备要预测的物品的id列表
    item_ids = ratings_matrix.columns
    # 逐个预测
    for iid in item_ids:
        try:
            rating = predict(uid, iid, ratings_matrix, item_similar)
        except Exception as e:
            print(e)
        else:
            yield uid, iid, rating

if __name__ == '__main__':
    for i in predict_all(1, ratings_matrix, item_similar):
        pass

  • 根据评分为指定用户推荐topN个电影

    def top_k_rs_result(k):
    results = predict_all(1, ratings_matrix, item_similar)
    return sorted(results, key=lambda x: x[2], reverse=True)[:k]
if __name__ == '__main__':
    from pprint import pprint
    result = top_k_rs_result(20)
    pprint(result)

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