python 实现基于用户的协同过滤算法

一、算法思想

基于用户的协同过滤算法的思想是有相似兴趣的用户(user)可能会喜欢相同的物品(item)。因此，计算用户的相似度成为该算法的关键步骤。本文实现过程中使用的相似度公式如下：
$${\omega }_{uv}=\frac{N(u)\bigcap N(v)}{\sqrt{N(u)\ast N(v)}}$$
其中 N(u) 表示用户 u 看过的电影个数。

二、实现思路

1. 数据集
   本实现使用的数据集为 MovieLens 提供的数据：
   
   下载地址：MovieLens数据集
   加载解压后为：
   
   我们使用 ml-latest-small 文件夹下的 ratings.csv 文件：
   
   该数据集中的数据格式为：
   

userId : 用户 ID
movieId : 用户看过的电影 ID
rating : 用户对所看电影的评分
timestap : 用户看电影的时间戳

2. 定义变量

N : 记录用户看过的电影数量，如： N[“1”] = 10 表示用户 ID 为 “1” 的用户看过 10 部电影；
W : 相似矩阵，存储两个用户的相似度，如：W[“1”][“2”] = 0.66 表示用户 ID 为 “1” 的用户和用户 ID 为 “2” 的用户相似度为 0.66 ；
train : 用户记录数据集中的数据， 格式为： train= { user : [[item1, rating1], [item2, rating2], …], …… }
item_users : 将数据集中的数据转换为 物品_用户 的倒排表，这样做的原因是在计算用户相似度的时候，可以只计算看过相同电影的用户之间的相似度（没看过相同电影的用户相似度默认为 0 ），倒排表的形式为： item_users = { item : [user1, user2, …], ……}
k : 使用最相似的 k 个用户作推荐
n : 为用户推荐 n 部电影

3. 加载数据
   从数据集中读出数据，将数据以 { user : [[item1, rating1], [item2, rating2], …]，……} 的形式存入 train 中，并整理成形如 { item : [user1, user2, …], ……} 的倒排表，存入 item_users 中。
4. 计算相似度矩阵
   遍历 item_users ，统计每个用户看过的电影 item 的次数，同时遍历 item_users 中的 users ，先计算用户 u 和用户 v 看过相同电影的个数存在 W 中， 然后遍历 W ，使用上述公式计算用户 u 和用户 v 的相似度。
5. 推荐
   最后为用户 u 推荐，首先从 item_users 中获得用户 u 已经看过的电影，然后将用户按相似度排序，并取前 k 个用户，对这 k 个用户看过但用户 u 没有看过的电影计算加权评分和，计算公式为：用户相似度 * 用户对电影的评分。

三、源代码

"""
@description: a demo for user-based collaborative filtering
@author: Chengcheng Zhao
@date: 2020-11-15 15:21:13
"""
import random
import operator


class UserBasedCF:
    def __init__(self):
        self.N = {
     }  # number of items user interacted, N[u] = the number of items user u interacted
        self.W = {
     }  # similarity of user u and user v

        self.train = {
     } # train = { user : [[item1, rating1], [item2, rating2], …], …… }
        self.item_users = {
     }    # item_users = { item : [user1, user2, …]， …… }

        # recommend n items from the k most similar users
        self.k = 30
        self.n = 10


    def get_data(self, file_path):
        """
        @description: load data from dataset
        @file_path: path of dataset
        """
        with open(file_path, 'r') as f:
            for i, line in enumerate(f, 0):
                if i != 0:  # remove the title of the first line
                    line = line.strip('\n')
                    user, item, rating, timestamp = line.split(',')
                    self.train.setdefault(user, [])
                    self.train[user].append([item, rating])

                    self.item_users.setdefault(item, [])
                    self.item_users[item].append(user) 


    def similarity(self):
        """
        @description: calculate similarity between user u and user v
        """
        for item, users in self.item_users.items():
            for u in users:
                self.N.setdefault(u, 0)
                self.N[u] += 1
                for v in users:
                    if u != v:
                        self.W.setdefault(u, {
     })
                        self.W[u].setdefault(v, 0)
                        self.W[u][v] += 1   # number of items which both user u and user v have interacted
        for u, user_cnts in self.W.items():
            for v, cnt in user_cnts.items():
                self.W[u][v] = self.W[u][v] / (self.N[u] * self.N[v]) ** 0.5    # similarity between user u and user v
 

    def recommendation(self, user):
        """
        @description: recommend items for user
        @param user : the user who is recommended, we call this user u
        @return : items recommended for user u
        """
        watched = [i[0] for i in self.train[user]]  # items that user have interacted
        rank = {
     }
        for v, similar in sorted(self.W[user].items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)[0:self.k]: # order user v by similarity between user v and user u
            for item_rating in self.train[v]:   # items user v have interacted
                if item_rating[0] not in watched:   # item user hvae not interacted
                    rank.setdefault(item_rating[0], 0.)
                    rank[item_rating[0]] += similar * float(item_rating[1])
        return sorted(rank.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)[0:self.n]
        

if __name__ == "__main__":    
    file_path = "C:\\Users\\DELL\\Desktop\\code\\python\\dataset\\ml-latest-small\\ratings.csv"
    userBasedCF = UserBasedCF()
    userBasedCF.get_data(file_path)
    userBasedCF.similarity()
    user = random.sample(list(userBasedCF.train), 1)
    rec = userBasedCF.recommendation(user[0])
    print(rec)

四、代码运行结果

程序随机选择一位用户，根据和他最相似的 30 个用户，为其推荐 10 部电影，打印出推荐电影的 ID 和加权评分 [[电影ID, 加权评分]，[电影ID，加权评分]，……]。

源代码地址：基于用户的协同过滤算法的 python 实现

参考资料：《推荐系统实践》——项亮