基于物品的协同过滤实现

Question

求解，要实现基于物品的协同过滤算法，网上有些用movielens数据集来训练模型，我想知道，怎么将模型应用到电影推荐里面。求各位老哥讲解一下。

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 关于该问题，我找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：大数据分析-实验十 基于MovieLen的推荐系统
• 除此之外, 这篇博客: 【工具】Movielens数据集详细介绍中的 介绍 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  下面以ml-100k数据集为例进行介绍：

  最主要用的是u.data(评分) | u.item(电影信息) | u.user(用户信息)

  下载之后各文件具体含义如下：
  各文件含义如下：

  • allbut.pl --生成训练和测试集的脚本，其中除了n个用户评分之外，所有训练和测试集都在训练数据中。

  • mku.sh --从u.data数据集生成的所有用户的shell脚本。

  • u.data – 由943个用户对1682个电影的10000条评分组成。每个用户至少评分20部电影。用户和电影从1号开始连续编号。数据是随机排序的。

  • 标签分隔列表：user id | item id | rating | timestamp

  • u.genre --类型列表。

  • u.info --u.data数据集中的用户数，电影数和评分数。

  • u.item --电影信息。

  • 标签分隔列表：movie id | movie title | release date | video release date | IMDb URL | unknown | Action | Adventure | Animation | Children’s | Comedy | Crime | Documentary | Drama | Fantasy | Film-Noir | Horror | Musical | Mystery | Romance | Sci-Fi | Thriller | War | Western

  • 最后19个字段是流派，1表示电影是该类型，0表示不是；电影可以同时使用几种流派。

  • 电影id和u.data数据集中的id是一致的。

  • u.occupation --职业列表。

  • u.user --用户的人口统计信息。

  • 标签分隔列表：user id | age | gender | occupation | zip code

  • 用户id和u.data数据集中的id是一致的。

  • u1.base --数据集u1.base / u1.test到u5.base / u5.test都是将u.data数据集按照80% / 20%的比例分割的训练集和测试集。

  • u1.test u1,…,u5有互不相交的测试集；如果是5次交叉验证，那么你可以在每个训练和测试集中重复实验，平均结果。

  • u2.base 这些数据集可以通过mku.sh从u.data生成

  • u2.test

  • u3.base

  • u3.test

  • u4.base

  • u4.test

  • u5.base

  • u5.test

  • ua.base --数据集ua.base, ua.test, ub.base, ub.test将u.data数据集分为训练集和测试集，每个用户在测试集中具有10个评分。

  • ua.test ua.test和ub.test是不相交的。这些数据集可以通过mku.sh从u.data生成

  ub.base

  ub.test

  

• 以下回答来自chatgpt:

  我可以为您提供一些关于如何将基于物品的协同过滤算法应用于电影推荐的指导。

  首先，按照参考资料中提到的流程，您需要先准备好电影评分数据集。以movielens数据为例，可以使用以下代码进行读取：

  import pandas as pd
  
  data = pd.read_csv("./data/movielens_sample.txt")
  sparse_features = ["movie_id", "user_id", "gender", "age", "occupation", "zip"]
  SEQ_LEN = 50
  negsample = 3
  

  然后，您需要对数据进行预处理，包括对稀疏特征进行embedding等操作，具体的操作可以参考参考资料中提到的代码实现。

  接下来，您需要定义训练模型，并将其训练好。基于物品的协同过滤算法一般需要通过计算物品之间的相似度来进行推荐。因此，在训练模型时需要计算物品之间的相似度矩阵，具体的实现可以参考参考资料中提到的代码实现。

  最后，您需要根据训练好的模型进行电影推荐。具体的步骤可以参考参考资料中的4、获取推荐结果这一段。基本上是通过计算目标用户与各个物品之间的相似度，然后选择相似度最高的TopN个物品进行推荐，具体的实现可以参考参考资料中提到的代码实现。

  需要注意的细节点包括：

  • 如何对稀疏特征进行embedding操作
  • 如何计算物品之间的相似度，以及如何根据相似度进行推荐
  • 如何对模型进行评估和调优，以提高推荐质量

  如果您需要更具体的实现细节和代码示例，可以参考以下链接提供的代码：

  https://github.com/bojone/recommendation-repository

  总之，基于物品的协同过滤算法是一种比较常用的推荐算法之一，它可以结合特定的电影特征来进行推荐，从而提高推荐的准确性和个性化程度。希望以上内容对您有所帮助。如果您还有其他问题，欢迎继续咨询。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^