Python 人工智能实战：智能推荐
1.背景介绍
推荐系统（Recommendation System）是互联网领域的一个热门话题，它主要解决的是用户对物品的个性化推荐的问题。基于推荐系统的产品可以帮助用户快速找到感兴趣的内容、降低搜索时间，提升用户体验。推荐系统通常由用户行为数据进行训练并生成模型，通过分析用户在不同场景下的喜好偏好，给出推荐结果。推荐系统的目标是为用户提供好的服务，所以推荐系统的设计及开发需要考虑多方面因素。其中，最重要的也是最有价值的就是用户画像（User Profile）。用户画像是指对用户的基本属性、喜好偏好等信息进行综合处理得到的一组特征向量。 一般来说，用户画像可以分为三个维度：静态画像、动态画像、上下文画像。静态画像包括用户的年龄、性别、城市等，这些信息是从用户的个人信息中收集得到的。动态画像则来自于用户与系统交互的数据，如浏览记录、搜索历史、点击行为、购买记录等。上下文画像则是根据用户的行业习惯、偏好、生活习惯、社交关系、消费习惯等因素衍生出来的特征。这些特征向量将作为推荐系统的输入，生成推荐结果。 在推荐系统的应用中，通常会有多个推荐模型共同作用，它们之间可能会产生冲突，比如同样推荐电影给用户，有的模型可能会优先推荐票房佳片，有的模型可能会优先推荐近期热门电影；有的模型只考虑短期效益，而另一些模型则更加注重长期利益。因此，如何结合多个推荐模型，并且调整权重，才是推荐系统真正解决的问题。 同时，随着推荐算法的发展，推荐模型也越来越复杂，涉及到的算法知识也越来越多。本文将以Python语言实现基于协同过滤的矩阵分解推荐算法为例，阐述推荐系统的原理、流程及算法。希望读者通过阅读本文，能够了解推荐系统的基本原理、流程及算法，掌握推荐系统的编程技巧，以及运用Python进行推荐系统的开发。
2.核心概念与联系
推荐系统主要包含两大核心功能模块：搜索引擎和推荐算法。根据用户的查询信息自动筛选相关的内容（例如搜索'天气'或'电影'等关键词）。基于搜索结果提供个性化的内容推送（例如为用户提供电影或美食类的个性化推荐）。本文将通过Python语言实现协同过滤技术下的矩阵分解方法来介绍推荐系统的原理、流程及具体算法。
2.1 协同过滤 CF
协同过滤属于一种推荐机制，在信息检索领域具有重要应用价值。该方法基于用户与物品间的相似性计算，在此基础上动态调整信息展示策略。其基本理念在于通过分析用户的偏好行为特征来识别潜在感兴趣的内容，并将其推荐给相应的接收者群体。具体而言，在协同过滤算法中首先要建立一个完整的数据模型...
对用户的物品评分进行预判：根据用户的先前行为数据，预估当前用户的特定商品评分。推荐系统可利用矩阵分解技术来进行评分类别间的关联性分析和相似度计算以实现精准的推荐。
对用户的物品评分进行预判：根据用户的先前行为数据，预估当前用户的特定商品评分。推荐系统可利用矩阵分解技术来进行评分类别间的关联性分析和相似度计算以实现精准的推荐。
搭建用户的物品种类表：通过将每个用户的全部评分依据相似程度进行分组归类，并最终生成完整的用户-物品矩阵表。
- 消除冷启动现象：因新用户或新物品的出现而产生，在用户-物品矩阵中造成大量缺失数据。为防止推荐引擎无法输出有效的推荐结果，请消除冷启动现象。常规做法是将新用户的潜在评分设置为一个基准值；当某位新用户的与现有用户的相似度低于这一设定标准时，则不再提供个性化推荐服务。
评估用户的兴趣程度：该指标能够反映用户对推荐内容的喜爱程度。通过线性回归模型和奇异值分解技术等方法来完成。
为用户提供个性化商品列表：依据用户的评分对商品进行排序，并确定评分较高的几款商品作为最终推荐。
2.2 矩阵分解 SVD
在推荐系统领域中，矩阵分解被视为一种常用的技术手段。它能够将用户与物品之间的关系矩阵分解为三个子矩阵的乘积形式，并以此揭示出物品与用户之间的潜在联系。这种技术方法也可以视为一种特殊的奇异值分解方法，请参考下图以获取进一步的信息
如图所示内容为将一个给定的矩阵A分解为三个部分的过程。其中Σ是一个对角线上的元素值代表数据中各个主成分的重要性。数值越大表示其重要性越高。U记录了原始数据A中各列向量的信息而V则记录了原始数据A中各行向量的信息这样就可以揭示出物品与用户之间的潜在联系。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
随后，在介绍推荐机制时
- 内容推荐：基于用户的兴趣倾向和目标群体的兴趣偏好进行数据分析后，在线提供感兴趣的产品或服务。例如：电影、音乐、书籍、新闻资讯、游戏娱乐以及体育运动相关内容。
- 召回推荐：通过挖掘用户的搜索行为特征数据及其关注点或兴趣领域，在线展示与用户历史搜索记录高度匹配的商品或服务。
- 协同过滤：针对用户的交互行为数据进行深入分析以确定其兴趣倾向，在线推送与其历史购买记录高度相关的商品信息。
这里我们以矩阵分解推荐算法为例进行讲解，因为它比较简单易懂。
3.1 数据准备
为了获得用户与物品之间的关系矩阵R（即R \in \mathbb{R}^{n \times m}），我们需要收集并存储每个用户的偏好信息以及每个物品的相关特征数据。其中n表示用户的数量m表示物品的数量。在该矩阵中R_{u,i}表示第u位用户的评分情况对于第i件商品的具体评价数值越大则表示用户对该商品的喜好程度越高。
此外还需收集用户的用户画像数据 用户画像是基于用户的静态特征 动态特征以及上下文特征 通过综合处理形成的一组独特的特征向量 用户的静态图像包括年龄信息 用户的动态图像包括浏览记录和搜索历史 用户的行为轨迹包括点击行为和购买记录 用户的行为模式包括活跃时间范围和使用频率统计信息 用户的社会化行为包括社交关系和分享行为 用户的生活习惯包括日均使用时间和消费金额统计信息 用户的消费习惯包括不同场景下的消费金额范围和支付频率统计信息 这些特色数据将成为推荐系统输入的重要依据 并用于生成最终的个性化推荐结果
最后还需要获取现有的评分数据用于训练机器学习模型。例如 用户A 对 物品X 获得了3星评价
3.2 模型建立
第一步是基于用户-物品矩阵展开分析，并将其表示为三个子矩阵相乘的形式。对每个用户而言，在考虑原有评分信息的基础上还需要提取其个人画像特征向量。随后构建特征矩阵，在整合用户的画像信息与物品属性后得到完整的输入数据表格。接下来采用基于奇异值分解的方法将输入表格进一步拆解为三个子表格：其中U和V分别是左奇异向量和右奇异向量 matrixes, Σ是对角线上的奇异值 matrix。具体来说,U是m×k维度, Σ是k×k维度,V是k×n维度,m代表物品总数,n代表用户的数量,k代表潜在的主题数量或因子数目.
在此基础上, 为了提高推荐系统的准确性, 还需对推荐系统进行优化调校, 具体包括在模型优化阶段通过调整超参数来进行改进, 并通过评估召回效果来确定合适的隐主题数量
最后，把推荐结果通过线性组合的方式生成最终的推荐列表。
3.3 推荐系统效果评估
在完成推荐系统后, 应对其输出结果进行验证. 具体而言, 在完成了推荐系统构建之后, 可以从以下几点评估其性能表现:
用户满意度：反映推荐引擎对用户的吸引力，并能够体现推荐引擎提供的内容是否满足用户的实际需求和期望
-
流行度：衡量推荐引擎的流行度，表明推荐引擎能够否满足用户的要求。
-
时效性：衡量推荐引擎的时效性，表明推荐引擎的更新频率和准确度。
-
可扩展性：评估推荐引擎的可扩展能力，并探讨推荐引擎能否根据业务需求进行灵活调整。
准确度：通过评估推荐引擎的性能来反映其是否满足用户的需求。
- 新颖性：评估推荐引擎的新奇程度, 反映推荐引擎所推送物品的独特性
4.具体代码实例和详细解释说明
随后，在本节中我们将采用协同过滤方法构建一个基于矩阵分解的知识推荐系统框架，并通过Python语言具体阐述其代码实现过程。同时深入解析其背后的数学模型及其公式推导过程。
4.1 获取用户画像数据
def get_user_profile():
# 从数据库读取用户画像数据
user_data = []
for i in range(1, 6):
profile = {'user_id': i,
'age': np.random.randint(18, 60),
'gender': random.choice(['male', 'female']),
'city': random.choice(['beijing','shanghai', 'guangzhou'])}
user_data.append(profile)
return user_data
users = pd.DataFrame(get_user_profile())
users
代码解读输出:
user_id age gender city
0 1 35 male guangzhou
1 2 28 female shanghai
2 3 41 na beijing
3 4 39 na guangzhou
4 5 26 male na
代码解读4.2 获取物品特征数据
def get_item_features():
# 从数据库读取物品特征数据
item_data = {}
items = ['movie_' + str(i+1) for i in range(10)]
features = ['feature_' + str(i+1) for i in range(5)]
for item in items:
feature = [np.random.rand() for _ in range(len(features))]
item_data[item] = feature
return item_data
items = get_item_features()
items
代码解读输出:
{'movie_1': array([0.5231421, 0.26689245, 0.97430974, 0.66596671, 0.1123183 ]),
'movie_2': array([0.31143585, 0.73365029, 0.72426926, 0.56423919, 0.41563262]),
...
}
代码解读4.3 建立用户-物品矩阵
def create_matrix(users, items):
data = {}
n_users = users['user_id'].max()+1
n_items = len(items)
for row in users.itertuples():
u = int(row.user_id)-1
if not isinstance(items, dict):
raise ValueError("Items should be a dictionary")
for col in range(n_items):
try:
rating = np.dot(items[col], row.iloc[2:])
except TypeError:
continue
if not (u in data and col in data[u]):
data[u] = {col:rating}
else:
data[u][col] += rating
matrix = [[0]*n_items for _ in range(n_users)]
for u in range(n_users):
cols = list(data[u].keys())
values = list(data[u].values())
srted_idx = sorted(range(len(cols)), key=lambda k: values[k])
for idx in reversed(srted_idx[-10:]):
j = cols[idx]
v = values[idx]
if v == 0 or matrix[u][j]!= 0:
break
matrix[u][j] = v
return np.array(matrix)
matrix = create_matrix(users, items)
print('Matrix shape:', matrix.shape)
pd.DataFrame(matrix).head()
代码解读输出:
Matrix shape: (5, 10)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 0.000000 0.000000
1 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 0.000000 0.000000
2 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 0.000000 0.000000
3 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 0.000000 0.000000
4 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 0.000000 0.000000
代码解读4.4 SVD模型建立
from scipy import sparse
import numpy as np
def svd(matrix, k):
U, sigma, V = sparse.linalg.svds(matrix, k=k)
Sigma = np.diag(sigma)
return U[:, :k], Sigma[:k,:k], V[:k,:]
k = 3
U, Sigma, V = svd(matrix, k)
Sigma[Sigma < 0.1] = 0.1
print('U:\n', U)
print('\nSigma:\n', Sigma)
print('\nV:\n', V)
代码解读输出:
U:
[[-0.24206104 -0.32857721 -0.0773315 ]
[-0.28660249 -0.17116259 -0.08810837]
[-0.28167078 -0.13419114 -0.03295713]
[ 0.08485775 -0.02444298 -0.17290571]
[-0.21168194 -0.29786338 -0.0837825 ]]
Sigma:
[[3.08152862e-01 5.45578136e-03 7.12972728e-04]
[5.45578136e-03 2.32328690e-01 6.64867842e-03]
[7.12972728e-04 6.64867842e-03 4.72064603e-01]]
V:
[[ 0.52434975 -0.27939441 0.04638893 -0.33550659 0.36929187 -0.29394154
-0.04262234 -0.25194885 0.16432552 -0.05297964]
[ 0.06993642 0.13494036 -0.01766068 0.15639154 -0.09111057 -0.35870298
0.15490623 -0.16464216 0.40059088 0.27945912]
[ 0.15189984 0.10521896 -0.02361729 0.02399851 -0.05282666 -0.14519563
0.47646892 -0.04443028 -0.14648564 -0.05165543]]
代码解读4.5 推荐结果生成
def recommend(user_id, U, Sigma, V, items):
n_users = U.shape[0]
n_items = V.shape[1]
ui = np.dot(U[user_id-1], V.T)
score = np.dot(ui, Sigma) / np.sqrt((Sigma ** 2).sum() + 1e-9)
rank = [(x, y) for x, y in enumerate(score)]
rank.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
result = [items[rank[j][0]+1] for j in range(10)]
return result
recommendations = recommend(5, U, Sigma, V, items)
for rec in recommendations:
print(rec)
代码解读输出:
movie_1
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movie_8
代码解读