【笔记5】用pandas实现矩阵数据格式的推荐算法 (基于物品的协同)

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基于物品的协同推荐

矩阵数据


说明：
1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法。我们前面提过，这种算法的优势之
一是扩展性好，对于大数据量而言，运算速度快、占用内存少。

2.用户的评价标准是不同的，比如喜欢一个歌手时有些人会打4分，有些打5分；不喜欢时
有人会打3分，有些则会只给1分。修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去
用户所有评分的均值，从而解决这个问题。
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import pandas as pd
from io import StringIO


#数据类型一：csv矩阵（用户-商品）（适用于小数据量）
csv_txt = '''"user","Blues Traveler","Broken Bells","Deadmau5","Norah Jones","Phoenix","Slightly Stoopid","The Strokes","Vampire Weekend"
"Angelica",3.5,2.0,,4.5,5.0,1.5,2.5,2.0
"Bill",2.0,3.5,4.0,,2.0,3.5,,3.0
"Chan",5.0,1.0,1.0,3.0,5,1.0,,
"Dan",3.0,4.0,4.5,,3.0,4.5,4.0,2.0
"Hailey",,4.0,1.0,4.0,,,4.0,1.0
"Jordyn",,4.5,4.0,5.0,5.0,4.5,4.0,4.0
"Sam",5.0,2.0,,3.0,5.0,4.0,5.0,
"Veronica",3.0,,,5.0,4.0,2.5,3.0,'''

#数据类型一：csv矩阵（用户-商品）（适用于小数据量）
csv_txt2 = '''"user","Kacey Musgraves","Imagine Dragons","Daft Punk","Lorde","Fall Out Boy"
"David",,3,5,4,1
"Matt",,3,4,4,1
"Ben",4,3,,3,1
"Chris",4,4,4,3,1
"Tori",5,4,5,,3'''

#数据类型一：csv矩阵（用户-商品）（适用于小数据量）
#根据《data minning guide》第85页的users2数据
csv_txt3 = '''"user","Taylor Swift","PSY","Whitney Houston"
"Amy",4,3,4
"Ben",5,2,
"Clara",,3.5,4
"Daisy",5,,3'''

df = None

#方式一：加载csv数据
def load_csv_txt():
    global df, csv_txt, csv_txt2, csv_txt3
    df = pd.read_csv(StringIO(csv_txt3), header=0, index_col="user")
    
    
#测试：读取数据
load_csv_txt()

#=======================================
# 注意：不需要build_xy
#=======================================

# 计算两个物品相似度
def computeSimilarity(goods1, goods2):
    '''根据《data minning guide》第71页的公式s(i,j)'''
    # 每行的用户评分都减去了该用户的平均评分
    df2 = df[[goods1, goods2]].sub(df.mean(axis=1), axis=0).dropna(axis=0) #黑科技
    
    # 返回修正的余弦相似度
    return sum(df2[goods1] * df2[goods2]) / (sum(df2[goods1]**2) * sum(df2[goods2]**2))**0.5

# csv_txt
#print('
测试：计算Blues Traveler与Broken Bells的相似度')
#print(computeSimilarity("Blues Traveler","Broken Bells"))

# csv_txt2
#print('
测试：计算Kacey Musgraves与Imagine Dragons的相似度')
#print(computeSimilarity("Kacey Musgraves","Imagine Dragons"))



# 计算给定用户对物品的可能评分
def p(user, goods):
    '''根据《data minning guide》第75页的公式p(u,i)'''
    assert pd.isnull(df.ix[user, goods]) # 必须用户对给定物品尚未评分
    
    s1 = df.ix[user, df.ix[user].notnull()] #用户对已打分物品的打分数据
    
    s2 = s1.index.to_series().apply(lambda x:computeSimilarity(x, goods)) #打分物品分别与给定物品的相似度
    
    return sum(s1 * s2) / sum(abs(s2))

# csv_txt2    
#print('
测试：计算David对Kacey Musgraves的可能打分')
#print(p("David","Kacey Musgraves"))


#为了让公式的计算效果更佳，对物品的评价分值最好介于-1和1之间
def rate2newrate(rate):
    '''根据《data minning guide》第76页的公式NR(u,N)'''
    ma, mi = df.max().max(), df.min().min()
    return (2*(rate - mi) - (ma - mi))/(ma - mi)
    
    
#已知rate2newrate求newrate2rate
def newrate2rate(new_rate):
    '''根据《data minning guide》第76页的公式R(u,N)'''
    ma, mi = df.max().max(), df.min().min()
    return (0.5 * (new_rate + 1) * (ma - mi)) + mi
    
print('
测试：计算3的new_rate值')
print(rate2newrate(3))

print('
测试：计算0.5的rate值')
print(newrate2rate(0.5))



# 计算给定用户对物品的可能评分(对评分进行了修正/还原)
def p2(user, goods):
    '''根据《data minning guide》第75页的公式p(u,i)'''
    assert pd.isnull(df.ix[user, goods]) # 必须用户对给定物品尚未评分
    
    s1 = df.ix[user, df.ix[user].notnull()] #用户对已打分物品的打分数据
    s1 = s1.apply(lambda x:rate2newrate(x)) #修正
    s2 = s1.index.to_series().apply(lambda x:computeSimilarity(x, goods)) #已打分物品分别与给定物品的相似度
    
    return newrate2rate(sum(s1 * s2) / sum(abs(s2)))#还原

# csv_txt2
#print('
测试：计算David对Kacey Musgraves的可能打分（修正）')
#print(p2("David","Kacey Musgraves"))


#==================================
# 下面是Slope One算法
#
# 两个步骤：
# 1. 计算差值
# 2. 预测用户对尚未评分物品的评分
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# 1.计算两物品之间的差异
def dev(goods1, goods2):
    '''根据《data minning guide》第80页的公式dev(i,j)'''
    s = (df[goods1] - df[goods2]).dropna()
    d = sum(s) / s.size
    return d, s.size #返回差异值，及权值（同时对两个物品打分的人数）

# csv_txt2
#print('
测试：计算Kacey Musgraves与Imagine Dragons的分数差异')
#print(dev("Kacey Musgraves","Imagine Dragons"))


#计算所有两两物品之间的评分差异，得到方阵pd.DataFrame（行对列）
def get_dev_table():
    '''根据《data minning guide》第87页的表'''
    goods_names = df.columns.tolist()
    df2 = pd.DataFrame(.0, index=goods_names, columns=goods_names) #零方阵
    
    for i,goods1 in enumerate(goods_names):
        for goods2 in goods_names[i+1:]:
            d, _ = dev(goods1, goods2) # 注意：只取了物品差异值
            df2.ix[goods1, goods2] = d
            df2.ix[goods2, goods1] = -d # 对称的位置取反
    
    return df2
    
    
print('
测试：计算所有两两物品之间的评分差异表')
print(get_dev_table())


#预测某用户对给定物品的评分
# 加权Slope One算法
def slopeone(user, goods):
    '''根据《data minning guide》第82页的公式p(u,j)'''
    s1 = df.ix[user].dropna() #用户对已打分物品的打分数据
    
    s2 = s1.index.to_series().apply(lambda x:dev(goods, x)) #待打分物品与已打分物品的差异值及权值
    s3 = s2.apply(lambda x:x[0]) #差异值
    s4 = s2.apply(lambda x:x[1]) #权值
    #print(s1, s3, s4)
    
    return sum((s1 + s3) * s4)/sum(s4)
    
    
print('
测试：预测用户Ben对物品Whitney Houston的评分')
print(slopeone('Ben', 'Whitney Houston')) # 3.375