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摘要：
热门推荐
协同过滤算法
矩阵分解
基于内容的推荐（文本，标签，特征/profile）
基于图的算法
内容：
热门推荐：
热门推荐本质上是一个排行榜，可能会考虑到时间衰减，商品的销量/流行度，好评，差评等因素，对于新用户引导有一定的作用，但是并不是一个个性化的算法
以下是一些热门排名的公式实现：
1 def hacker_news_rank( ): 2 #参考自http://www.oschina.net/news/43456/how-hacker-news-ranking-algorithm-works 3 tr = pd.read_csv(‘../data/train.csv‘) 4 item = pd.read_csv(‘../data/news_info.csv‘) 5 item_action_cnt = tr[[‘user_id‘,‘item_id‘,‘action_type‘]].drop_duplicates().groupby([‘item_id‘],as_index=False).count()[[‘item_id‘,‘action_type‘]] 6 item_action_cnt.columns = [‘item_id‘,‘action_cnt‘] 7 item_pop = pd.merge(item[[‘item_id‘, ‘timestamp‘]], tr, on=‘item_id‘) 8 item_pop = pd.merge( item_action_cnt,item_pop,on=‘item_id‘ ) 9 item_pop[‘pop‘] = item_pop[‘action_cnt‘] / pow( ( item_pop[‘action_time‘] - item_pop[‘timestamp‘] )/3600 ,5.8 ) #5.8等于10.8，优于1.8,2.8 10 item_pop = item_pop[[‘item_id‘,‘pop‘]].groupby( [‘item_id‘],as_index=False ).sum() 11 return item_pop
1 def top_pop( ): 2 #参考自《推荐系统实践》p130 3 tr = pd.read_csv(‘../data/train.csv‘) 4 tr[‘pop‘] = tr[‘action_time‘].apply(lambda t: 1 / (1.0 + 0.2 * (1487433599 - t))) #0.2优于0.1和0.5 5 item_pop = tr[[‘item_id‘, ‘pop‘]].groupby([‘item_id‘], as_index=False).sum() 6 return item_pop
协同过滤算法
协同过滤算法大概可以分成如下几步：
1.构建用户评分矩阵，每一行是用户，物品，评分的三元组
2.构建用户/物品的倒排索引
3.计算物品/用户的相似度，比如共现相似度，cosine相似度等
4.预测用户对相似物品的评分，选取top k 进行推荐
以下是一个python版的简单实现：
1 #可以优化空间，存储成三角矩阵 2 def get_concur_mat( ): 3 path = "../cache/get_concur_mat.pkl" 4 if os.path.exists(path): 5 sim_mat = pickle.load(open(path, "rb")) 6 else: 7 rat_mat = get_rating_matrix() //用户评分矩阵 8 sim_mat = pd.DataFrame() 9 item1_list = [] 10 item2_list = [] 11 item1_item2_score = [] 12 user_groups = rat_mat.groupby( [‘user_id‘] ) //物品的倒排索引 13 for name,group in user_groups: 14 for pair in permutations(list(group[[‘item_id‘,‘weight‘]].values), 2): 15 item1_list.append( pair[0][0] ) 16 item2_list.append( pair[1][0] ) 17 item1_item2_score.append( pair[0][1]*pair[1][1] ) 18 sim_mat[‘item1‘] = item1_list 19 sim_mat[‘item2‘] = item2_list 20 sim_mat[‘score‘] = item1_item2_score 21 sim_mat = sim_mat.groupby([‘item1‘, ‘item2‘], as_index=False).sum() 22 pickle.dump(sim_mat, open(path, ‘wb‘), True) # dump 时如果指定了 protocol 为 True，压缩过后的文件的大小只有原来的文件的 30% 23 return sim_mat 24 25 def get_cosine_sim( ): 26 path = "../cache/cosine_sim_mat.pkl" 27 if os.path.exists(path): 28 sim_mat = pickle.load(open(path, "rb")) 29 else: 30 concur_mat = get_concur_mat() 31 print(‘----------------load concur_mat--------------------‘) 32 rat_mat = get_rating_matrix() 33 print(‘----------------load rat_mat--------------------‘) 34 rat_mat[‘score2‘] = rat_mat[[‘weight‘]] * rat_mat[[‘weight‘]] 35 item_sum_s2_vector = rat_mat[[‘item_id‘,‘score2‘]].groupby([‘item_id‘],as_index=False).sum() 36 item_sum_s2_vector.index = item_sum_s2_vector[‘item_id‘] 37 item_sum_s2_dict = item_sum_s2_vector[‘score2‘].to_dict() 38 concur_mat[‘item1_sum_s2‘] = concur_mat[‘item1‘].apply( lambda p:item_sum_s2_dict[p] ) 39 concur_mat[‘item2_sum_s2‘] = concur_mat[‘item2‘].apply(lambda p: item_sum_s2_dict[p]) 40 concur_mat[‘sim‘] = concur_mat[‘score‘] / (concur_mat[‘item1_sum_s2‘].apply(math.sqrt) * concur_mat[‘item2_sum_s2‘].apply(math.sqrt)) 41 print(‘------------ 取前20个最相似的item ------------------‘) 42 sim_mat = pd.DataFrame() 43 for item1,group in concur_mat.groupby( [‘item1‘],as_index=False ): 44 df = group.sort_values( [‘sim‘],ascending=False ).head( 20 ) 45 df[‘item1‘] = [item1] * len(df) 46 sim_mat = sim_mat.append( df ) 47 # print(‘---------------------------‘) 48 sim_mat = sim_mat[[‘item1‘, ‘item2‘, ‘sim‘]] 49 pickle.dump(sim_mat, open(path, ‘wb‘), True) 50 return sim_mat
矩阵分解
举一个电影推荐的例子，用户可能对星爷的无厘头电影和好莱坞大片比较感兴趣，这时协同过滤就不能明确满足用户的这部分需求了。矩阵分解类的算法针对此类问题，引入了隐性因子的概念。那么矩阵分解大概可以分成如下几步：
1.构建用户评分矩阵，每一行是用户，物品，评分的三元组
2.设定隐因子数量，迭代次数，正则化参数（单指ALS和SGD优化算法）等，并进行训练
3.保存用户矩阵，物品矩阵
4.预测用户对候选物品的评分，选取top k 进行推荐
以下是一个python调用libMF的简单例子：
1 #!/usr/bin/env bash 2 3 #训练 4 #-l1 0.015,0 -l2 0.01,0.005 -r 0.01 -v 10 -t 10000 -r 0.01 5 bins/mf-train -k 35 -l1 0.015,0 -l2 0,0.05 -t 8000 -r 0.02 data/real_matrix.tr.txt model/libMF_model_l1l2
预测评分
1 print( ‘ 预测评分 ‘ ) 2 rec = pd.DataFrame() 3 user_list = [] 4 rec_items_list = [] 5 sorted_list = [] 6 n = 0 7 feat = ["factor_" + str(i) for i in range(num_factor)] 8 user_mat = user_mat[ [‘user_id‘]+feat ] 9 item_mat = item_mat[ [‘item_id‘]+feat ] 10 for i in range( len(user_mat) ): 11 recitems = [] 12 for j in range( len(item_mat) ): 13 predict = user_mat.ix[i,1:].dot( item_mat.ix[j,1:] ) 14 addAndSortTopK( [item_mat.ix[j,0],predict],sorted_list ) 15 for item_predict in sorted_list: 16 recitems.append( int(item_predict[0]) ) 17 sorted_list.clear() 18 user_list.append( user_mat.ix[i,0] ) 19 rec_items_list.append( " ".join( map(str,recitems) ) ) 20 n += 1 21 if( n%2==0 ):print(‘ rec users ‘+str( n )) 22 rec[‘user_id‘] = user_list 23 rec[‘item_id‘] = rec_items_list
基于内容的推荐（文本，标签，特征/profile）
多维度分析用户对物品的偏好，例如新闻，图书类的会对物品进行文本分析，音乐，博客类的可以通过（UGC）标签引导用户并且记录用户累积偏好；最后电商类推荐搭建用户画像和商品画像，进行精准营销。
实现代码待续~~~
基于图的算法
待续~~~
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原文地址：http://www.cnblogs.com/arachis/p/recSys.html
