零基础入门推荐系统 - 新闻推荐 - 实操2

news2024/11/16 11:28:49

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零基础入门推荐系统 - 新闻推荐 - 实操2
- 比赛数据分析:
- - 用户属性分析:
  - - 训练集和测试集中分别有多少用户？
    - 用户城市分布有什么规律？
    - 平均每个用户会点击多少个文章？
    - 点击来源与文章点击次数是否存在关联？
  - 用户行为分析:

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比赛数据分析:

用户属性分析:

训练集和测试集中分别有多少用户？

def count_user_number(data): 
    number = len(data.user_id.unique())
    return number


print(count_user_number(train_clicks))
print(count_user_number(test_clicks))

在这里插入图片描述

小结:

可以看出训练集中共有200000个用户, 测试集中共有50000个用户.

用户城市分布有什么规律？

对训练集和测试集分别对用户的城市进行柱形图绘制, 查看其特点.

test_clicks.groupby('click_country')['user_id'].nunique().sort_values(ascending=False)

在这里插入图片描述

发现测试集中用户主要都是城市1的. 因为数据差距太大, 我们把城市1的数据去除, 看一下其余城市的分布情况, 对齐进行可视化操作.

test_clicks.groupby('click_country')['user_id'].nunique().sort_values(ascending=False)[1:].plot(kind='bar')
plt.show()

在这里插入图片描述

同时, 看一下训练集的用户的城市分布情况:

train_clicks.groupby('click_country')['user_id'].nunique().sort_values(ascending=False)

在这里插入图片描述
同样的, 发现训练集和测试集用户的城市整体的分布差不多, 而且都是城市1的用户的数量远远大于其他城市用户的数量.

我们接下来看一下, 把城市1的数据去除, 看一下训练集其余城市的分布情况.

train_clicks.groupby('click_country')['user_id'].nunique().sort_values(ascending=False)[1:].plot(kind='bar')
plt.show()

在这里插入图片描述

小结:

可以看出整体数据集的用户的城市主要分布在城市1, 城市10和城市11.

平均每个用户会点击多少个文章？

整体来看的话,

# 计算训练集中点击文章不重复数 
train_article_click_num = len(train_clicks.click_article_id.unique())
# 计算训练集中用户数
train_user_num = len(train_clicks.user_id.unique())
# 计算训练集中平均每个用户会点击多少个文章
train_avg_article_per_user = train_article_click_num / train_user_num 
train_avg_article_per_user

可以得到 0.15558的结果. 也就是说, 大多数用户点击文章偏少.

我们再来进一步看一下点击不同数量文章的用户数:

train_df = pd.DataFrame(train_clicks.groupby('user_id')['click_article_id'].nunique().reset_index())
train_df.groupby('click_article_id')['user_id'].nunique().sort_index()

在这里插入图片描述

train_df.groupby('click_article_id')['user_id'].nunique().sort_index().plot(kind='line')

在这里插入图片描述
因为整体用户点击数量超过50, 就基本是极少数用户了, 我们可以进一步分析一下大众用户的一个点击文章的一个分布.

train_df2 = pd.DataFrame(train_df.groupby('click_article_id')['user_id'].nunique().sort_index().head(50).reset_index())

plt.bar(train_df2.click_article_id, train_df2.user_id)
plt.show()

在这里插入图片描述

将上面关于该部分的代码进行函数封装, 相关函数如下:

# 编写计算每个用户平均点击文章数(绝对数)的函数
def avg_article_num_per_user(data): 
    # 计算数据集中点击文章不重复数 
    article_click_num = len(data.click_article_id.unique())
    # 计算数据集中用户数
    user_num = len(data.user_id.unique())
    # 计算数据集中平均每个用户会点击多少个文章
    avg_article_per_user = article_click_num / user_num 
    return avg_article_per_user


avg_article_num_per_user(train_clicks)
avg_article_num_per_user(test_clicks)

在这里插入图片描述

def plt_user_article_num(data): 
    df = pd.DataFrame(data.groupby('user_id')['click_article_id'].nunique().reset_index())
    print(df)
    plt.subplot(211)
    df.groupby('click_article_id')['user_id'].nunique().sort_index().plot(kind='line')
    plt.show()
    df2 = pd.DataFrame(df.groupby('click_article_id')['user_id'].nunique().sort_index().head(50).reset_index())
    plt.subplot(212)
    plt.bar(df2.click_article_id, df2.user_id)
    plt.show()


plt_user_article_num(test_clicks)

测试集绘制如下:

在这里插入图片描述
可以看出大部分用户点击文章数量处于2~10之间. 所以, 如何精准的给用户推送这相对精准的新闻也是事关重要的.

对于测试集来看, 整体用户点击文章数量分布一致, 但是测试集存在一部分大量的用户仅仅点击文章数量为1. 这也相对于训练集来说, 两者的不同.

综上来说, 数据集中大部分用户点击文章数量处于1~10之间. 训练集中用户最少的点击文章数是2，而测试集里面用户最少的点击文章数是1.

点击来源与文章点击次数是否存在关联？

df = train_clicks.groupby('click_referrer_type')['click_article_id'].nunique().sort_index().reset_index() 
print(df)
plt.bar(df.click_referrer_type, df.click_article_id)

在这里插入图片描述

df = test_clicks.groupby('click_referrer_type')['click_article_id'].nunique().sort_index().reset_index() 
print(df)
plt.bar(df.click_referrer_type, df.click_article_id)

在这里插入图片描述

小结

可以看出数据集中, 点击来源与文章点击次数存在一定的关系, 而且点击来源1, 点击来源2, 和点击来源5这三类文章点击次数是最多的, 用户点击文章次数也是最多的. 所以, 这三类的来源是用户着重关注的.

用户行为分析:

#为了更好的可视化，这里把时间进行归一化操作
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
mm = MinMaxScaler()
user_click_merge['click_timestamp'] = mm.fit_transform(user_click_merge[['click_timestamp']])
user_click_merge['created_at_ts'] = mm.fit_transform(user_click_merge[['created_at_ts']])

user_click_merge = user_click_merge.sort_values('click_timestamp')

def mean_diff_time_func(df, col):
    df = pd.DataFrame(df, columns={col})
    df['time_shift1'] = df[col].shift(1).fillna(0)
    df['diff_time'] = abs(df[col] - df['time_shift1'])
    return df['diff_time'].mean()


# 点击时间差的平均值
mean_diff_click_time = user_click_merge.groupby('user_id')['click_timestamp', 'created_at_ts'].apply(lambda x: mean_diff_time_func(x, 'click_timestamp'))

plt.plot(sorted(mean_diff_click_time.values, reverse=True))