算法工程师修仙之路：推荐系统实践（四）

第二章 利用用户行为数据

实验设计和算法评测

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数据集

• 采用 GroupLens 提供的 MovieLens 数据集介绍和评测各种算法。

  • MovieLens 数据集有3个不同的版本，选用中等大小的数据集。
  • 该数据集包含6000多用户对4000多部电影的100万条评分。
  • 该数据集是一个评分数据集，用户可以给电影评5个不同等级的分数（1～ 5分）。

• 研究隐反馈数据集中的 TopN 推荐问题，忽略数据集中的评分记录。也就是说，TopN推荐的任务是预测用户会不会对某部电影评分，而不是预测用户在准备对某部电影评分的前提下会给电影评多少分。

实验设计

• 协同过滤算法的离线实验一般如下设计。

  • 首先，将用户行为数据集按照均匀分布随机分成 M 份（取 M=8），挑选一份作为测试集，将剩下的 M-1 份作为训练集。

  • 然后在训练集上建立用户兴趣模型，并在测试集上对用户行为进行预测，统计出相应的评测指标。

  • 为了保证评测指标并不是过拟合的结果，需要进行 M 次实验，并且每次都使用不同的测试集。

  • 然后将 M 次实验测出的评测指标的平均值作为最终的评测指标。

    # 下面的 Python 代码描述了将数据集随机分成训练集和测试集的过程：
    def SplitData(data, M, k, seed):
        test = []
        train = []
        random.seed(seed)
        for user, item in data:
            if random.randint(0, M) == k:
                test.append([user, item])
            else:
                train.append([user, item])
            return train, test
    

    • 每次实验选取不同的 $k$（$0\le k\le M-1$）和相同的随机数种子 seed，进行 M 次实验就可以得到 M 个不同的训练集和测试集，然后分别进行实验，用M次实验的平均值作为最后的评测指标。
    • 这样做主要是防止某次实验的结果是过拟合的结果（over fitting），但如果数据集够大，模型够简单，为了快速通过离线实验初步地选择算法，也可以只进行一次实验。

评测指标

• 对用户 $u$ 推荐 $N$ 个物品（记为 $R(u)$ ），令用户 $u$ 在测试集上喜欢的物品集合为 $T(u)$，然后可以通过准确率/召回率评测推荐算法的精度：$$Recall=\frac{{\sum }_u|R(u)\bigcap T(u)|}{{\sum }_u|T(u)|}$$$$Precision=\frac{{\sum }_u|R(u)\bigcap T(u)|}{{\sum }_u|R(u)|}$$

• 召回率描述有多少比例的用户—物品评分记录包含在最终的推荐列表中，而准确率描述最终的推荐列表中有多少比例是发生过的用户—物品评分记录。

  # 下面两段代码给出了召回率和准确率的计算方法。
  def Recall(train, test, N):
      hit = 0
      all = 0
      for user in train.keys():
          tu = test[user]
          rank = GetRecommendation(user, N)
          for item, pui in rank:
              if item in tu:
                  hit += 1
          all += len(tu)
      return hit / (all * 1.0)
  
  def Precision(train, test, N):
      hit = 0
      all = 0
      for user in train.keys():
          tu = test[user]
          rank = GetRecommendation(user, N)
          for item, pui in rank:
              if item in tu:
                  hit += 1
          all += N
      return hit / (all * 1.0)
  

• 算法的覆盖率反映了推荐算法发掘长尾的能力，覆盖率越高，说明推荐算法越能够将长尾中的物品推荐给用户。

  • 这里，我们采用最简单的覆盖率定义：$$Coverage=\frac{|{\bigcup }_{u\in U}R(u)|}{|I|}$$

  • 覆盖率表示最终的推荐列表中包含多大比例的物品。如果所有的物品都被推荐给至少一个用户，那么覆盖率就是100%。

    # 如下代码可以用来计算推荐算法的覆盖率：
    def Coverage(train, test, N):
        recommend_items = set()
        all_items = set()
        for user in train.keys():
            for item in train[user].keys():
                all_items.add(item)
            rank = GetRecommendation(user, N)
            for item, pui in rank:
                recommend_items.add(item)
        return len(recommend_items) / (len(all_items) * 1.0)
    

• 我们还需要评测推荐的新颖度，即用推荐列表中物品的平均流行度度量推荐结果的新颖度。

  • 如果推荐出的物品都很热门，说明推荐的新颖度较低，否则说明推荐结果比较新颖

  • 这里，在计算平均流行度时对每个物品的流行度取对数，这是因为物品的流行度分布满足长尾分布，在取对数后，流行度的平均值更加稳定。

    # 如下代码可以用来计算推荐的新颖度：
    def Popularity(train, test, N):
        item_popularity = dict()
        for user, items in train.items():
            for item in items.keys()
                if item not in item_popularity:
                    item_popularity[item] = 0
                item_popularity[item] += 1
        ret = 0
        n = 0
        for user in train.keys():
            rank = GetRecommendation(user, N)
            for item, pui in rank:
                ret += math.log(1 + item_popularity[item])
                n += 1
        ret /= n * 1.0
        return ret