大数据——推荐系统

news2024/11/26 15:01:30

1 推荐系统的发展

推荐系统是指面对没有需求的用户在进入产品时，要给用户推荐什么东西，现在的APP基本上都会采用推荐系统。
从一开始的1990s开始的门户网站，像Yahoo、搜狐和Hao123等等，都是基于分类目录的网页导航网站，将各个网页聚合在一个网页中，方便用户跳转访问；到了2000s开始，进入搜索引擎，例如百度、google和必应，用户通过有目的的搜索，找到自己的需求网站；而进入2010s开始，进入推荐系统，不需要用户提供明确需求，通过分析用户的历史行为，主动给用户推荐他们感兴趣的东西，典型的APP有：快手、抖音和B站等等，基本上现在的APP都是基于推荐系统。
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2 推荐系统的工作原理

推荐系统是基于以下四种推荐来进行的：

社会化推荐 让用户的社会关系进行推荐，例如好友推荐，例如分享功能；
基于内容推荐 根据用户的搜索的东西，了解用户的兴趣；
基于热点推荐 向用户推荐当前的热点资讯；
基于协同过滤推荐 向同一类用户推荐东西，拓展用户的边界。

综合应用以上四种推荐，可以高效链接用户和商品，提高用户的活跃度和停留时间，从而提高产品的商业价值。目前最成功的的APP当属抖音。
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3 推荐系统的总体架构

如上图所示，其中用户服务主要是前端界面，数据采集会采用Lambda架构，推荐算法包含召回和排序两个方面。
其中推荐系统的数据采集架构Lambda架构图如下：

在批处理层，数据不可变，并且能进行任何计算同时可水平扩展；但对于及时性要求不高，可以是几分钟的延迟也可以是几个小时的延迟。
在实时处理层需要低延迟(最好在秒级)同时进行持续计算。
推荐算法架构可以分为召回、排序和策略调整三个主要阶段，其主要架构图如下：

4 推荐算法

推荐算法部分跟业务数据分析中的机器学习过程很类似，包含以下步骤：

数据处理
特征工程
算法模型训练
产生推荐结果并评估

前两个不具体展开，原理同机器学习数据分析一样，算法模型部分会不同，这里主要会采用协同过滤算法。

协同过滤算法

该算法的核心思想为：物以类聚，人以群分，一般基于两种假设：

基于用户协同过滤：跟你有相同喜好的用户喜欢的东西，你也可能会喜欢。
基于物品系统过滤：你喜欢的东西同性质的东西，你也可能会喜欢。

协同过滤算法主要是两个步骤：

找出TopN相似的人或者物品：一般通过计算两两的相似度来进行排序。
根据相似的人或者物品进行推荐：利用TopN的推荐结果，过滤掉已有的东西或者明确不喜欢的东西，就是最后的结果。

以下是基于用户协同过滤步骤：
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基于物品协同过滤步骤：

上面的相似度计算公式如下(以用户协同过滤为例)：
用户1和用户2相同的物品数量：2
用户1物品数量：3
用户2物品数量：3
2/3×2/3 = 0.67×0.67

相似度计算

相似度的计算方法主要包含以下四种：

欧式距离
欧式距离公式： $\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(p_i - q_i)^2}$
因为相似度的结果是[-1,1]之间，所以进行如下转换： $\frac{1}{1+E}$
余弦相似度
Pearson相关系数
余弦相似度的变形，对向量去中心化，即各自减去向量均值。
杰卡德相似度Jaccard

在选择相似度计算方法：

数值型的采用余弦相似度或者Person相关系数；
布尔型数据一般采用杰卡德相似度。

协同过滤算法代码

导入模块

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import jaccard_score
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
from pprint import pprint

准备数据


users = ["User1", "User2", "User3", "User4", "User5"]
items = ["Item A", "Item B", "Item C", "Item D", "Item E"]
# ⽤户购买记录数据集,1表示购买，0表示没有购买
datasets = [
 [1,0,1,1,0],
 [1,0,0,1,1],
 [1,0,1,0,0],
 [0,1,0,1,1],
 [1,1,1,0,1],
]
df = pd.DataFrame(datasets, columns=items, index=users)
df

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基于用户之间的相似度

# 计算⽤户间相似度
user_similar = 1 - pairwise_distances(df.values,metric='jaccard')
user_similar = pd.DataFrame(user_similar, columns=users, index=users)
print("⽤户之间的两两相似度：")
print(user_similar)

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每个用户相似用户top2

topN_user = {}
for i in user_similar.index:
    # 取出每列数据，并删除自己的数据
    df_ = user_similar.loc[i].drop([i])
    # 按照相似度降序排序
    df_sorted = df_.sort_values(ascending=False)
    # 取前两条结果
    top2 = list(df_sorted.index[:2])
    topN_user[i] = top2
    
pprint(topN_user)

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过滤掉已购买物品，筛选出其余的东西

# 相似用户的物品，并过滤已购买的东西
rs_results = {}
for user, sim_users in topN_user.items():
    rs_result = set()
    for sim_user in sim_users:
        # 将所有推荐人买过的东西合并在一起
        rs_result = rs_result.union(set(df.loc[sim_user].replace(0,np.nan).dropna().index))
        
        # 过滤掉自己已经买过的东西
    rs_result -= set(df.loc[user].replace(0,np.nan).dropna().index)
   
    rs_results[user] = rs_result
    
pprint(rs_results)

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基于物品相似度


# 计算物品间相似度
item_similar = 1 - pairwise_distances(df.T.values, metric='jaccard')
item_similar = pd.DataFrame(item_similar, columns=items, index=items)
print("物品之间的两两相似度：")
print(item_similar)

计算物品相似top2物品

topN_items = {}
for i in item_similar.index:
    # 取出每列数据，并删除自己的数据
    df_ = item_similar.loc[i].drop([i])
    # 按照相似度降序排序
    df_sorted = df_.sort_values(ascending=False)
    # 取前两条结果
    top2 = list(df_sorted.index[:2])
    topN_items[i] = top2
    
pprint(topN_items)

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构建推荐列表

it_results = {}
# 构建推荐结果
for user in df.index: # 遍历所有⽤户
    it_result = set()
    for item in df.loc[user].replace(0,np.nan).dropna().index: # 取出每个⽤户当前已购物品列表
    # 根据每个物品找出最相似的TOP-N物品，构建初始推荐结果
        it_result = it_result.union(topN_items[item])
       
    # 过滤掉⽤户已购的物品
    it_result -= set(df.loc[user].replace(0,np.nan).dropna().index)
    # 添加到结果中
    it_results[user] = it_result
print("最终推荐结果：")
pprint(it_results)

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5 推荐系统评估

好的算法可以实现三方共赢，即用户满足、服务方实现商业价值、内容方获得收益。其中评估的数据也分为直接评估和间接评估，像电影评分或者推荐量表示用户喜欢该内容的属于直接评估，准确性高，但数量少获取成本也较高；更多需要我们间接评估像播放量、点击量、购买量、评论和下载等等，这种方式虽然准确性较低，但数量多成本少。