推荐算法实习生想问个问题

Question

想问一下各位，推荐系统中曝光量是怎么统计的呢，我思路是将已经查询出的user_id进行value_count，看一下分布，或者直接label encoder 然后看一下斯皮尔满相关性，但有很多其他都feature，我不太确定，还有mentor让我做一个试验，将两个组的曝光度分布统计并且分析出来。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在推荐系统中，曝光量（impression）通常是指用户在浏览页面时看到某个项目（例如商品、广告或内容）的次数。为了计算这个指标，你需要收集用户的交互数据，比如他们在平台上的点击行为、浏览历史等。对于这个问题，我将为你提供一个详细的步骤指南来完成这个任务。

首先，确保你有正确的日志数据，这些数据应该包含用户ID、他们查看的内容ID（例如剧集ID）、以及他们是在哪个页面（如Discover页或Foru页）上看到这些内容的信息。另外，也需要用户是否为VIP会员以及他们的充值金额的数据。

以下是处理这个问题的一个基本框架，我们将使用Python和pandas库来实现。由于这是一个文本环境，我会描述如何编写代码，而不是实际运行它。如果你在本地环境中运行这些代码，可能需要根据你的具体数据格式进行调整。

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

1. 加载数据：

# 假设你的数据存储在CSV文件中
data = pd.read_csv('your_data.csv')

1. 数据预处理：

# 对user_id进行唯一值计数
exposure_counts = data['user_id'].value_counts()

# 使用LabelEncoder对user_id进行编码
le = LabelEncoder()
data['encoded_user_id'] = le.fit_transform(data['user_id'])

# 计算斯皮尔曼相关性
from scipy.stats import spearmanr
corr, _ = spearmanr(exposure_counts.index, exposure_counts.values)
print(f"Spearman correlation: {corr}")

1. 分析曝光次数（昨天/昨天+前天/三天）：

def calculate_exposures(df, group):
    # 根据实验组和对照组过滤数据
    group_df = df[df['group'] == group]
    
    # 重置索引并添加时间戳列
    group_df.reset_index(inplace=True, drop=True)
    group_df['timestamp'] = pd.to_datetime(group_df['timestamp'])
    
    # 计算昨天、昨天+前天和三天的曝光次数
    yesterday_exp = group_df[group_df['timestamp'] > pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=1)]
    yesterday_plus_yesterday_before_exp = group_df[
        (group_df['timestamp'] > pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=2)) & 
        (group_df['timestamp'] <= pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=1))
    ]
    three_days_exp = group_df[group_df['timestamp'] > pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=3)]

    return {
        'yesterday': len(yesterday_exp),
        'yesterday_plus_yesterday_before': len(yesterday_plus_yesterday_before_exp),
        'three_days': len(three_days_exp)
    }

experiment_group_stats = calculate_exposures(data, "foru-test1")
control_group_stats = calculate_exposures(data, "foru-base")

print("Experiment group exposures:")
print(experiment_group_stats)
print("Control group exposures:")
print(control_group_stats)

1. 用户充值情况（VIP/非VIP，金额，人数）：

def calculate_charges(df, group):
    group_df = df[df['group'] == group]
    
    vip_charges = group_df[group_df['is_vip'] == True]['charge_amount'].sum()
    non_vip_charges = group_df[group_df['is_vip'] == False]['charge_amount'].sum()
    vip_users = group_df[group_df['is_vip'] == True].shape[0]
    non_vip_users = group_df[group_df['is_vip'] == False].shape[0]

    return {
        'total_vip_charges': vip_charges,
        'total_non_vip_charges': non_vip_charges,
        'vip_users': vip_users,
        'non_vip_users': non_vip_users
    }

vip_charges_stats = calculate_charges(data, "foru-test1")
non_vip_charges_stats = calculate_charges(data, "foru-base")

print("VIP charges stats:")
print(vip_charges_stats)
print("Non-VIP charges stats:")
print(non_vip_charges_stats)

1. Discover页和Foru页的充值情况：

def calculate_page_charges(df, page, group):
    group_df = df[(df['group'] == group) & (df['page'] == page)]
    
    total_charges = group_df['charge_amount'].sum()
    num_users = group_df.shape[0]
    
    return {
        'total_charges': total_charges,
        'num_users': num_users
    }

discover_charges_stats = calculate_page_charges(data, "Discover", "foru-test1")
foru_charges_stats = calculate_page_charges(data, "Foru", "foru-test1")

print("Discover page charges stats:")
print(discover_charges_stats)
print("Foru page charges stats:")
print(foru_charges_stats)

1. 用户观看剧集情况（人剧集数）：

def calculate_episode_views(df, group):
    group_df = df[df['group'] == group]
    
    user_episode_counts = group_df.groupby(['user_id', 'episode_id']).size().reset_index(name='count')
    
    return user_episode_counts

user_episode_counts = calculate_episode_views(data, "foru-test1")

print("User episode counts:")
print(user_episode_counts.head())

以上代码仅作为参考，并未考虑到所有可能的数据结构和异常情况。根据实际情况，你可能需要进行一些调整。同时，为了可视化结果，可以使用matplotlib或seaborn库创建图表，展示不同组别的曝光次数、充值金额等的对比情况。