【打卡】零基础入门推荐系统-新闻推荐

赛题背景

赛题地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531842/information
赛题以预测用户未来点击新闻文章为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某新闻APP平台的用户交互数据，包括30万用户，近300万次点击，共36万多篇不同的新闻文章，同时每篇新闻文章有对应的embedding向量表示。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取20万用户的点击日志数据作为训练集，5万用户的点击日志数据作为测试集A，5万用户的点击日志数据作为测试集B。

Task1：比赛报名与数据读取

比赛报名

数据读取

# 原始读入时间
time_start = time.time()
articles = pd.read_csv('articles.csv')
articles_emb = pd.read_csv('articles_emb.csv')

train_click = pd.read_csv('train_click_log.csv')
test_click = pd.read_csv('testA_click_log.csv')

print('load time: ',time.time() - time_start)

由于数据量比较大，读取占用内存和时间都比较多，考虑对其进行优化。

优化代码：

# 优化内存
def reduce_mem(df):
    start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024 ** 2
    print('Memory usage of dataframe is {:.2f} MB'.format(start_mem))

    ## Reference from: https://www.kaggle.com/arjanso/reducing-dataframe-memory-size-by-65
    for col in df.columns:
        col_type = df[col].dtype
        if col_type != object:
            c_min = df[col].min()
            c_max = df[col].max()
            if str(col_type)[:3] == 'int':
                if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int8)
                elif c_min > np.iinfo(np.int16).min and c_max < np.iinfo(np.int16).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int16)
                elif c_min > np.iinfo(np.int32).min and c_max < np.iinfo(np.int32).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int32)
                elif c_min > np.iinfo(np.int64).min and c_max < np.iinfo(np.int64).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int64)
            else:
                if c_min > np.finfo(np.float16).min and c_max < np.finfo(np.float16).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.float16)
                elif c_min > np.finfo(np.float32).min and c_max < np.finfo(np.float32).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.float32)
                else:
                    df[col] = df[col].astype(np.float64)
        else:

            df[col] = df[col].astype('category')

    end_mem = df.memory_usage().sum() / 1024 ** 2
    print('Memory usage after optimization is: {:.2f} MB'.format(end_mem))
    print('Decreased by {:.1f}%'.format(100 * (start_mem - end_mem) / start_mem))

    return df

看下优化后内存占用：

articles = reduce_mem(articles)
articles_emb = reduce_mem(articles_emb)

train_click = reduce_mem(train_click)
test_click = reduce_mem(test_click)

可见节省了很多内存。我们把它存储下来以便以后使用，这里使用hdf5存储。

# 保存数据以免每次都重新读取
data_store_1 = pd.HDFStore('articles.h5')
# Store object in HDFStore
data_store_1.put('preprocessed_df', articles, format='table')
data_store_1.close()

data_store_2 = pd.HDFStore('articles_emb.h5')
# Store object in HDFStore
data_store_2.put('preprocessed_df', articles_emb, format='table')
data_store_2.close()

data_store_3 = pd.HDFStore('train_click.h5')
# Store object in HDFStore
data_store_3.put('preprocessed_df', train_click, format='table')
data_store_3.close()

data_store_4 = pd.HDFStore('test_click.h5')
# Store object in HDFStore
data_store_4.put('preprocessed_df', test_click, format='table')
data_store_4.close()

测试一下读取优化后数据的速度：

# 读取优化数据时间
time_start = time.time()
store_data = pd.HDFStore('articles.h5')
# 通过key获取数据
articles = store_data['preprocessed_df']
store_data.close()

store_data = pd.HDFStore('articles_emb.h5')
# 通过key获取数据
articles_emb = store_data['preprocessed_df']
store_data.close()

store_data = pd.HDFStore('train_click.h5')
# 通过key获取数据
train_click = store_data['preprocessed_df']
store_data.close()

store_data = pd.HDFStore('test_click.h5')
# 通过key获取数据
test_click = store_data['preprocessed_df']
store_data.close()


print('load time:',time.time() - time_start)

比原来快了很多。

数据查看

articles.describe()
articles_emb.describe()
train_click.describe()
test_click.describe()

Task2：比赛数据分析

用户ID

每个用户id唯一且不重复，所以我们通过查看user_id来判断用户数量。unique()方法返回的是不重复值，nunique()方法返回不同值的个数。

# user_id

train_click['user_id'].nunique(), test_click['user_id'].nunique()

可以看到训练集中有200000个用户，测试集中有50000个用户。

然后来看一下训练集和测试集中用户是否发生交叉，set()函数返回不重复元素集：

set(train_click['user_id']) & set(test_click['user_id'])

说明训练集中的用户不会在测试集中出现。

合并点击日志和内容

将用户点击日志表和文章内容表做一个合并。

train_click = pd.merge(train_click, articles,
                        left_on='click_article_id',how='left',
                        right_on='article_id')
train_click.head(3)

使train_click表中的点击文章id和articles表中的文章id一一对应。

整体分布

用户国家和地区分布

# click country

train_click['click_country'].nunique(), test_click['click_country'].nunique()

训练集和测试集的用户国家都有11个。查看具体分布：

plt.figure(figsize=(10,5), dpi=80)
plt.subplot(121)
train_click['click_country'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')
plt.xlabel('click_country')

plt.subplot(122)
test_click['click_country'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')
plt.tight_layout()
plt.xlabel('click_country')

可以看到训练集和测试集的用户国家分布一致，都是1、10、11，集中在1。

# click region

train_click['click_region'].nunique(), test_click['click_region'].nunique()

训练集和测试集的用户地区都是28个，查看具体分布：

plt.figure(figsize=(10,5),dpi=100)
plt.subplot(121)
train_click['click_region'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')
plt.xlabel('click_region')

plt.subplot(122)
test_click['click_region'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')
plt.xlabel('click_region')

可以看到训练集和测试集的用户地区分布基本一致。

用户点击文章数

查看用户点击文章的数目，groupby函数用来对用户分组。

plt.figure(figsize=(10,5),dpi=120)
plt.subplot(121)
train_click.groupby('user_id')['click_article_id'].nunique().plot(kind='box')

plt.subplot(122)
test_click.groupby('user_id')['click_article_id'].nunique().plot(kind='box')

可以看到训练集和测试集分布基本一致，用户点击文章数多在100以内。

# 查看每个用户最少点击文章
train_click.groupby('user_id')['click_article_id'].count().min(), test_click.groupby('user_id')['click_article_id'].count().min()

训练集中每个用户最少点击两篇文章，测试集中每个用户最少点击一篇文章。

点击来源与文章点击次数

查看对每一篇文章不同来源下用户对应的点击次数。

click_referrer_type_count = pd.pivot_table(train_click, 
                                            index='click_article_id',
                                            columns='click_referrer_type',
                                            values='user_id',
                                            aggfunc='nunique',
                                            fill_value=0)
click_referrer_type_count

查看每一个来源的点击平均次数。

click_referrer_type_count.mean(0).plot(kind='bar')

可以看到来源1、2、5的文章点击次数比较高。

查看文章来源之间的相关性：

click_referrer_type_count.corr()

观察发现来源1和来源7，来源2和来源7都是相关性比较大的。

用户行为时间戳分析

计算用户点击rank和点击次数。

# 对每个用户点击的时间戳进行排序
train_click['rank'] = train_click.groupby('user_id')['click_timestamp'].rank(ascending=False).astype(int)
test_click['rank'] = test_click.groupby('user_id')['click_timestamp'].rank(ascending=False).astype(int)

#计算用户点击文章的次数，并添加新的一列count
train_click['click_cnts'] = train_click.groupby(['user_id'])['click_timestamp'].transform('count')
test_click['click_cnts'] = test_click.groupby(['user_id'])['click_timestamp'].transform('count')

对每一个用户点击的时间戳前后做一个差值，相同的舍弃：

clicks_ts_diff = train_click.groupby('user_id')['click_timestamp'].diff(1).dropna()
clicks_ts_diff

对差值做一个统计：

clicks_ts_diff.describe().astype(int)

从平均值看出大部分点击时间差都在一小时以内。

筛选user_id为199999的用户信息：

train_click[train_click['user_id']==199999]

发现文章id为161191和42223的时间戳间隔很近，应该有某种关系。看一下它们的信息：

articles[articles['article_id'].isin([161191, 42223])]

可以看到这两篇文章的创建时间也是很接近的。
具体而言，它们相隔时间在一小时以内。

(1507646579000 - 1507648195000) /1000 /3600	

整体分布

文章内容分析

统计文章点击人数和文章单词数是否存在关系：

plt.scatter(
    train_click.groupby(['click_article_id'])['user_id'].nunique(),
    train_click.groupby(['click_article_id'])['words_count'].mean()
)

大部分点击人数比较多的文章单词数都在2000以下。

对文章的点击时间和创建时间做一个差值，统计差值与点击人数的关系：

train_click['click_ts2created'] = train_click['click_timestamp'] - train_click['created_at_ts']

plt.scatter(
    train_click.groupby('click_article_id')['user_id'].nunique(),
    train_click.groupby('click_article_id')['click_ts2created'].mean()
)

可以发现文章创建的时间越短，被点击的概率越大。

文章嵌入向量

将文章嵌入向量进行降维可视化。

from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
articles_emb_2d = pca.fit_transform(articles_emb.values[:, 1:])
plt.scatter(articles_emb_2d[:,0], articles_emb_2d[:, 1], 
            s = 1, c=articles['category_id'].iloc[:], alpha=0.7)