這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)碛嘘P(guān)使用python怎么實(shí)現(xiàn)一個(gè)協(xié)同過濾算法，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
代碼
重慶分公司
重慶分公司
import pandas as pd
import numpy as np
import math
import os
import time
import datetime
os.chdir(r'f:\zxx\pthon_work\CF')
def loadData():
#讀入movies.dat, rating.dat,tags.dat
#mnames=['movie_id','title','genres']
#movies=pd.read_table(r'.\data\movies.dat',sep='::',header=None,names=mnames)
rnames=['UserID','MovieID','Rating','Timestamp']
all_ratings=pd.read_table(r'.\data\ratings.dat',sep='::',header=None,names=rnames,nrows=300000)
#tnames=['UserID','MovieID','Tag','Timestamp']
#tags=pd.read_table(r'.\data\tags.dat',sep='::',header=None,names=tnames)
return all_ratings
#數(shù)據(jù)探索：rating
def data_alay(ratings):
"""rating nums10000054, 3,
示例 ： 1 122 5 838985046
col:'UserID','MovieID','Rating','Timestamp'
"""
#一個(gè)用戶只對一個(gè)電影打分一次
UR=ratings.groupby([ratings['UserID'],ratings['MovieID']])
len(UR.size)
#計(jì)算每部電影的平均打分,電影數(shù)10677
def avgRating(ratings):
movies_mean=ratings['Rating'].groupby(ratings['MovieID']).mean()#計(jì)算所有用戶對電影X的平均打分
movies_id=movies_mean.index
movies_avg_rating=movies_mean.values
return movies_id,movies_avg_rating,movies_mean
#計(jì)算電影相似度矩陣相，即建立10677*10677矩陣
def calculatePC(ratings):
movies_id,movies_avg_rating,movies_mean=avgRating(ratings)
#pc_mat=np.eye(3)#建立電影相似度單位矩陣
pc_dic={}
top_movie=len(movies_id)
for i in range(0,top_movie):
for j in range(i+1,top_movie):
movieAID=movies_id[i]
movieBID=movies_id[j]
see_moviesA_user=ratings['UserID'][ratings['MovieID']==movieAID]
see_moviesB_user=ratings['UserID'][ratings['MovieID']==movieBID]
join_user=np.intersect1d(see_moviesA_user.values,see_moviesB_user.values)#同時(shí)給電影A、B評分的用戶
movieA_avg=movies_mean[movieAID]
movieB_avg=movies_mean[movieBID]
key1=str(movieAID)+':'+str(movieBID)
key2=str(movieBID)+':'+str(movieAID)
value=twoMoviesPC(join_user,movieAID,movieBID,movieA_avg,movieB_avg,ratings)
pc_dic[key1]=value
pc_dic[key2]=value
#pc_mat[i][i+1]=twoMoviesPC(join_user,movieAID,movieBID,movieA_avg,movieB_avg,ratings)
#print ('---the %s, %d,%d:--movie %s--%s--pc is %f' % (key1,movieAID,movieBID,movieAID,movieBID,pc_dic[key1]))
return pc_dic
#計(jì)算電影A與電影B的相似度，皮爾森相似度=sum(A-A^)*sum(B-B^)/sqrt(sum[(A-A^)*(A-A^)]*sum[(B-B^)*(B-B^)])
def twoMoviesPC(join_user,movieAID,movieBID,movieA_avg,movieB_avg,ratings):
cent_AB_sum=0.0#相似度分子
centA_sum=0.0#分母
centB_sum=0.0#分母
movieAB_pc=0.0#電影A,B的相似度
count=0
for u in range(len(join_user)):
#print '---------',u
count=count+1
ratA=ratings['Rating'][ratings['UserID']==join_user[u]][ratings['MovieID']==movieAID].values[0]#用戶給電影A評分
ratB=ratings['Rating'][ratings['UserID']==join_user[u]][ratings['MovieID']==movieBID].values[0]#用戶給電影B評分
cent_AB=(ratA-movieA_avg)*(ratB-movieB_avg) #去均值中心化
centA_square=(ratA-movieA_avg)*(ratA-movieA_avg) #去均值平方
centB_square=(ratB-movieB_avg)*(ratB-movieB_avg)#去均值平方
cent_AB_sum=cent_AB_sum+cent_AB
centA_sum=centA_sum+centA_square
centB_sum=centB_sum+centB_square
if(centA_sum>0 and centB_sum>0 ):
movieAB_pc=cent_AB_sum/math.sqrt(centA_sum*centB_sum)
return movieAB_pc
"""
預(yù)測用戶U對那些電影感興趣。分三步，
1）用戶U過去X天看過的電影。
2）提出用戶U已看過的電影，根據(jù)用戶U過去看過的電影，計(jì)算用戶U對其他電影的打分.
3) 拉去打分最高的的電影給用戶推薦。
預(yù)測用戶U對電影C的打分。分三步：（先只做這個(gè)）
1）用戶U過去X天看過的電影。
2）利用加權(quán)去中心化公式預(yù)測用戶U對電影C的打分.
"""
#日期處理： -3天，然后轉(zhuǎn)換為uinxtime
def timePro(last_rat_time,UserU):
lastDate= datetime.datetime.fromtimestamp(last_rat_time[UserU]) #unix轉(zhuǎn)為日期
date_sub3=lastDate+datetime.timedelta(days=-3)#減去3天
unix_sub3=time.mktime(date_sub3.timetuple())#日期轉(zhuǎn)為unix
return unix_sub3
#取用戶最后一次評分前3天評估的電影進(jìn)行預(yù)測
def getHisRat(ratings,last_rat_time,UserUID):
unix_sub3= timePro(last_rat_time,UserUID)
UserU_info=ratings[ratings['UserID']==UserUID][ratings['Timestamp']>unix_sub3]
return UserU_info
#預(yù)測用戶U對電影C的打分
def hadSeenMovieByUser(UserUID,MovieA,ratings,pc_dic,movies_mean):
pre_rating=0.0
last_rat_time=ratings['Timestamp'].groupby([ratings['UserID']]).max()#獲取用戶U最近一次評分日期
UserU_info= getHisRat(ratings,last_rat_time,UserUID)#獲取用戶U過去看過的電影
flag=0#表示新電影，用戶U是否給電影A打過分
wmv=0.0#相似度*mv平均打分去均值后之和
w=0.0#相似度之和
movie_userU=UserU_info['MovieID'].values#當(dāng)前用戶看過的電影
if MovieA in movie_userU:
flag=1
pre_rating=UserU_info['Rating'][UserU_info['MovieID']==MovieA].values
else:
for mv in movie_userU:
key=str(mv)+':'+str(MovieA)
rat_U_mv=UserU_info['Rating'][UserU_info['MovieID']==mv][UserU_info['UserID']==UserUID].values#用戶U對看過電影mv的打分
wmv=(wmv+pc_dic[key]*(rat_U_mv-movies_mean[mv]))#相似度*mv平均打分去均值后之和
w=(w+pc_dic[key])#看過電影與新電影相似度之和
#print ('---have seen mv %d with new mv %d,%f,%f'%(mv,MovieA,wmv,w))
pre_rating=(movies_mean[MovieA]+wmv/w)
print ('-flag:%d---User:%d rating movie:%d with %f score----' %(flag,UserUID,MovieA,pre_rating))
return pre_rating,flag
if __name__=='__main__':
all_ratings=loadData()
movie_num=100#控制電影數(shù)，只針對電影ID在該范圍的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，否則數(shù)據(jù)量太大
ratings=all_ratings[all_ratings['MovieID']<=movie_num]
movies_id,movies_avg_rating,movies_mean=avgRating(ratings)
pc_dic=calculatePC(ratings)#電影相似度矩陣
#預(yù)測
UserUID=10#當(dāng)前數(shù)據(jù)集只看過電影4，7，
MovieA=6
pre_rating,flag=hadSeenMovieByUser(UserUID,MovieA,ratings,pc_dic,movies_mean)
"-----------------測試ID提取------------------"
#選取UserUID
ratings.head(10)#從前10行中隨機(jī)選取一個(gè)用戶ID,例如：UserID=10
#查看該用戶在當(dāng)前數(shù)據(jù)集中看過那些電影，方便選取新電影（防止選擇的是用戶已經(jīng)看過的電影）
ratings[ratings['UserID']==10]#該用戶在當(dāng)前數(shù)據(jù)集中，只看過電影MovieID in(4，7)，則可選擇不是4，7的電影ID進(jìn)行預(yù)測，例如6.上述就是小編為大家分享的使用python怎么實(shí)現(xiàn)一個(gè)協(xié)同過濾算法了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
