相似性搜索（2）

在本篇中，我们通过播客相似性搜索为例，进一步研究基于chroma 的相似性搜索：

参考：

https://www.kaggle.com/code/switkowski/building-a-podcast-recommendation-engine/notebook

数据集来源：

https://www.kaggle.com/code/switkowski/building-a-podcast-recommendation-engine/input

数据的预处理

import pandas as pd 
#print(os.listdir("./input"))
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
def preprocessor(file):
    InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
    podcasts = pd.read_csv('./input/podcasts.csv')
    podcasts = podcasts[podcasts.language == 'English']#选择英语的项目
    podcasts = podcasts.dropna(subset=['description'])#删除缺失 description 的项目
    podcasts = podcasts.drop_duplicates('itunes_id')#删除重复的itunes_id
    sum(podcasts.description.isnull())
    podcasts['description_length'] = [len(x.description.split()) for _, x in podcasts.iterrows()]
    #podcasts['description_length'].describe()#显示description_length的统计摘要
    podcasts = podcasts[podcasts.description_length >= 20]#选择长度>20的项目
    podcasts = podcasts[0:10].reset_index(drop=True)#选择前10个项目，并且重新index 编号，不连续的index 变成连续 
    return podcasts
new_list=preprocessor('./input/podcasts.csv')
for index,row in new_list.iterrows():
    print("index:",index)
    print (row["description"])

搜索

#https://www.kaggle.com/code/switkowski/building-a-podcast-recommendation-engine?select=episodes.csv
#https://www.aicrowd.com/challenges/spotify-million-playlist-dataset-challenge#task
import pandas as pd 
import os

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
print(os.listdir("./input"))

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
podcasts = pd.read_csv('./input/podcasts.csv')
podcasts = podcasts[podcasts.language == 'English']
podcasts = podcasts.dropna(subset=['description'])
podcasts = podcasts.drop_duplicates('itunes_id')
sum(podcasts.description.isnull())
podcasts['description_length'] = [len(x.description.split()) for _, x in podcasts.iterrows()]
podcasts['description_length'].describe()
podcasts = podcasts[podcasts.description_length >= 20]
favorite_podcasts = ['The MFCEO Project', 'Up and Vanished', 'Lore']
favorites = podcasts[podcasts.title.isin(favorite_podcasts)]
favorites
podcasts = podcasts[~podcasts.isin(favorites)].sample(15000)
data = pd.concat([podcasts, favorites], sort = True).reset_index(drop = True)
tf = TfidfVectorizer(analyzer = 'word', ngram_range = (1, 3), min_df = 0, stop_words = "english")
tf_idf = tf.fit_transform(data['description'])
tf_idf
similarity = linear_kernel(tf_idf, tf_idf)
similarity
x = data[data.title == 'Up and Vanished'].index[0]
similar_idx = similarity[x].argsort(axis = 0)[-4:-1]
for i in similar_idx:
    print(similarity[x][i], '-', data.title[i], '-', data.description[i], '\n')
print('Original - ' + data.description[x])
x = data[data.title == 'Lore'].index[0]
similar_idx = similarity[x].argsort(axis = 0)[-4:-1]
for i in similar_idx:
    print(similarity[x][i], '-', data.title[i], '-', data.description[i], '\n')
print('Original - ' + data.description[x])

使用TfidfVectorizer将选出来的播客的描述矢量化。

使用linear_kernel 找出两两之间播客描述的相似性。

找出与“Up and Vanished” ,“Lore”相似的播客

倒数第4个到倒数第1个。

similar_idx = similarity[x].argsort(axis = 0)[-4:-1]

将结果打印出来

for i in similar_idx:
    print(similarity[x][i], '-', data.title[i], '-', data.description[i], '\n')

将 “Up and Vanished” ,“Lore”的标题和描述打印出来。

DeepSeek 的解释笔记

TfidfVectorizer

TfidfVectorizer 是 自然语言处理（NLP） 中常用的工具，用于将文本数据转换为数值特征向量。它是 scikit-learn 库中的一个类，结合了 TF（词频，Term Frequency） 和 IDF（逆文档频率，Inverse Document Frequency） 两种统计方法，能够有效地表示文本数据并捕捉其重要特征。

TfidfVectorizer 的主要参数

以下是 TfidfVectorizer 的一些常用参数：

input: 输入类型，可以是文件名、文件对象或文本内容（默认是 content）。
encoding: 文本编码方式（默认是 utf-8）。
lowercase: 是否将文本转换为小写（默认是 True）。
stop_words: 是否移除停用词（如“的”、“是”等），可以设置为 'english' 或自定义列表。
max_df: 忽略在超过一定比例的文档中出现的单词（用于去除常见词）。
min_df: 忽略在少于一定数量的文档中出现的单词（用于去除罕见词）。
ngram_range: 指定 n-gram 的范围，例如 (1, 1) 表示只使用单词，(1, 2) 表示使用单词和二元词组。
max_features: 限制特征向量的最大维度（即最多保留多少个单词）。

使用示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 TfidfVectorizer 将文本数据转换为 TF-IDF 特征矩阵：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 示例文本数据
documents = [
    "我喜欢机器学习",
    "机器学习很有趣",
    "自然语言处理是机器学习的一个分支"
]

# 初始化 TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 拟合并转换文本数据
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)

# 查看结果
print("TF-IDF 特征矩阵：")
print(tfidf_matrix.toarray())  # 转换为稠密矩阵并打印

print("\n词汇表：")
print(vectorizer.get_feature_names_out())  # 打印词汇表

输出结果

TF-IDF 特征矩阵：
[[0.         0.         0.70710678 0.70710678 0.         0.        ]
 [0.57735027 0.57735027 0.         0.         0.57735027 0.        ]
 [0.         0.         0.         0.         0.40824829 0.81649658]]

词汇表：
['一个' '分支' '喜欢' '很有趣' '是' '机器学习']

TF-IDF 特征矩阵：每一行对应一个文档，每一列对应一个单词，值是该单词的 TF-IDF 权重。
词汇表：列出了所有被提取的单词。

应用场景

文本分类
将文本转换为 TF-IDF 特征后，可以用于训练分类模型（如朴素贝叶斯、支持向量机等）。
信息检索
计算查询词与文档的 TF-IDF 相似性，用于搜索引擎排名。
文本聚类
使用 TF-IDF 特征对文本进行聚类分析。
推荐系统
计算用户评论或商品描述的 TF-IDF 特征，用于推荐相似商品。

优点

简单高效：能够快速将文本数据转换为数值特征。
捕捉关键词：通过 TF-IDF 权重，能够突出文档中的重要单词。
降噪：通过移除停用词和低频词，减少噪声。

局限性

无法捕捉语义：TF-IDF 只考虑词频和文档频率，无法理解单词的语义。
稀疏性问题：对于大规模语料库，TF-IDF 矩阵可能会非常稀疏，导致计算效率下降。
依赖预处理：需要配合分词、去停用词等预处理步骤才能发挥最佳效果。

总结

TfidfVectorizer 是一个强大的工具，能够将文本数据转换为数值特征，适用于文本分类、聚类、信息检索等任务。它是 NLP 中常用的特征提取方法之一，尤其适合处理中小规模的文本数据。如果需要捕捉语义信息，可以结合词嵌入（如 Word2Vec、BERT）等方法使用。

开启新对话

`linear_kernel`

linear_kernel 的主要用途是计算两个向量或矩阵之间的线性核（Linear Kernel），也就是它们的点积（dot product）。它在机器学习和数据科学中常用于衡量样本之间的相似性，尤其是在使用核方法（Kernel Methods）或支持向量机（SVM）时。

假设我们有以下两个矩阵 XX 和 YY，分别表示两组样本的特征向量：

python
复制
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel

# 样本特征矩阵
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 2个样本，每个样本有3个特征
Y = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])  # 2个样本，每个样本有3个特征

# 计算线性核
kernel_matrix = linear_kernel(X, Y)
print(kernel_matrix)

输出结果：