关于天池赛中零基础入门推荐系统 - 新闻推荐Task04特征工程

文章目录

  • 前言
  • 一、实现步骤
    • 1.读取数据:
        • 训练和验证集的划分
    • 2.读取训练、验证及测试集:
    • 3.读取召回列表:
    • 4.读取各种Embedding:
    • 5.对训练数据做负采样:
  • 总结


前言

经过上三篇文章,接下来本文将是此次赛题中的核心内容之一,即特征工程。

| 打卡记录NO.4

一、实现步骤

1.读取数据:

训练和验证集的划分

划分训练和验证集的原因是为了在线下验证模型参数的好坏,为了完全模拟测试集,我们这里就在训练集中抽取部分用户的所有信息来作为验证集。提前做训练验证集划分的好处就是可以分解制作排序特征时的压力,一次性做整个数据集的排序特征可能时间会比较长。

# all_click_df指的是训练集
# sample_user_nums 采样作为验证集的用户数量
def trn_val_split(all_click_df, sample_user_nums):
    all_click = all_click_df
    all_user_ids = all_click.user_id.unique()
    
    # replace=True表示可以重复抽样,反之不可以
    sample_user_ids = np.random.choice(all_user_ids, size=sample_user_nums, replace=False) 
    
    click_val = all_click[all_click['user_id'].isin(sample_user_ids)]
    click_trn = all_click[~all_click['user_id'].isin(sample_user_ids)]
    
    # 将验证集中的最后一次点击给抽取出来作为答案
    click_val = click_val.sort_values(['user_id', 'click_timestamp'])
    val_ans = click_val.groupby('user_id').tail(1)
    
    click_val = click_val.groupby('user_id').apply(lambda x: x[:-1]).reset_index(drop=True)
    
    # 去除val_ans中某些用户只有一个点击数据的情况,如果该用户只有一个点击数据,又被分到ans中,
    # 那么训练集中就没有这个用户的点击数据,出现用户冷启动问题,给自己模型验证带来麻烦
    val_ans = val_ans[val_ans.user_id.isin(click_val.user_id.unique())] # 保证答案中出现的用户再验证集中还有
    click_val = click_val[click_val.user_id.isin(val_ans.user_id.unique())]
    
    return click_trn, click_val, val_ans

2.读取训练、验证及测试集:

def get_trn_val_tst_data(data_path, offline=True):
    if offline:
        click_trn_data = pd.read_csv(data_path+'train_click_log.csv')  # 训练集用户点击日志
        click_trn_data = reduce_mem(click_trn_data)
        click_trn, click_val, val_ans = trn_val_split(all_click_df, sample_user_nums)
    else:
        click_trn = pd.read_csv(data_path+'train_click_log.csv')
        click_trn = reduce_mem(click_trn)
        click_val = None
        val_ans = None
    
    click_tst = pd.read_csv(data_path+'testA_click_log.csv')
    
    return click_trn, click_val, click_tst, val_ans

3.读取召回列表:

# 返回多路召回列表或者单路召回
def get_recall_list(save_path, single_recall_model=None, multi_recall=False):
    if multi_recall:
        return pickle.load(open(save_path + 'final_recall_items_dict.pkl', 'rb'))
    
    if single_recall_model == 'i2i_itemcf':
        return pickle.load(open(save_path + 'itemcf_recall_dict.pkl', 'rb'))
    elif single_recall_model == 'i2i_emb_itemcf':
        return pickle.load(open(save_path + 'itemcf_emb_dict.pkl', 'rb'))
    elif single_recall_model == 'user_cf':
        return pickle.load(open(save_path + 'youtubednn_usercf_dict.pkl', 'rb'))
    elif single_recall_model == 'youtubednn':
        return pickle.load(open(save_path + 'youtube_u2i_dict.pkl', 'rb'))

4.读取各种Embedding:

Word2Vec主要思想是:一个词的上下文可以很好的表达出词的语义。通过无监督学习产生词向量的方式。word2vec中有两个非常经典的模型:skip-gram和cbow。

def trian_item_word2vec(click_df, embed_size=64, save_name='item_w2v_emb.pkl', split_char=' '):
    click_df = click_df.sort_values('click_timestamp')
    # 只有转换成字符串才可以进行训练
    click_df['click_article_id'] = click_df['click_article_id'].astype(str)
    # 转换成句子的形式
    docs = click_df.groupby(['user_id'])['click_article_id'].apply(lambda x: list(x)).reset_index()
    docs = docs['click_article_id'].values.tolist()

    # 为了方便查看训练的进度,这里设定一个log信息
    logging.basicConfig(format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s', level=logging.INFO)

    # 这里的参数对训练得到的向量影响也很大,默认负采样为5
    w2v = Word2Vec(docs, size=16, sg=1, window=5, seed=2020, workers=24, min_count=1, iter=1)
    
    # 保存成字典的形式
    item_w2v_emb_dict = {k: w2v[k] for k in click_df['click_article_id']}
    pickle.dump(item_w2v_emb_dict, open(save_path + 'item_w2v_emb.pkl', 'wb'))
    
    return item_w2v_emb_dict

5.对训练数据做负采样:

# 将召回列表转换成df的形式
def recall_dict_2_df(recall_list_dict):
    df_row_list = [] # [user, item, score]
    for user, recall_list in tqdm(recall_list_dict.items()):
        for item, score in recall_list:
            df_row_list.append([user, item, score])
    
    col_names = ['user_id', 'sim_item', 'score']
    recall_list_df = pd.DataFrame(df_row_list, columns=col_names)
    
    return recall_list_df
# 负采样函数,这里可以控制负采样时的比例, 这里给了一个默认的值
def neg_sample_recall_data(recall_items_df, sample_rate=0.001):
    pos_data = recall_items_df[recall_items_df['label'] == 1]
    neg_data = recall_items_df[recall_items_df['label'] == 0]
    
    print('pos_data_num:', len(pos_data), 'neg_data_num:', len(neg_data), 'pos/neg:', len(pos_data)/len(neg_data))
    
    # 分组采样函数
    def neg_sample_func(group_df):
        neg_num = len(group_df)
        sample_num = max(int(neg_num * sample_rate), 1) # 保证最少有一个
        sample_num = min(sample_num, 5) # 保证最多不超过5个,这里可以根据实际情况进行选择
        return group_df.sample(n=sample_num, replace=True)
    
    # 对用户进行负采样,保证所有用户都在采样后的数据中
    neg_data_user_sample = neg_data.groupby('user_id', group_keys=False).apply(neg_sample_func)
    # 对文章进行负采样,保证所有文章都在采样后的数据中
    neg_data_item_sample = neg_data.groupby('sim_item', group_keys=False).apply(neg_sample_func)
    
    # 将上述两种情况下的采样数据合并
    neg_data_new = neg_data_user_sample.append(neg_data_item_sample)
    # 由于上述两个操作是分开的,可能将两个相同的数据给重复选择了,所以需要对合并后的数据进行去重
    neg_data_new = neg_data_new.sort_values(['user_id', 'score']).drop_duplicates(['user_id', 'sim_item'], keep='last')
    
    # 将正样本数据合并
    data_new = pd.concat([pos_data, neg_data_new], ignore_index=True)
    
    return data_new

| 未完待续…


总结

特征工程和数据清洗转换是比赛中至关重要的一块, 因为数据和特征决定了机器学习的上限,而算法和模型只是逼近这个上限而已,所以特征工程的好坏往往决定着最后的结果,特征工程可以一步增强数据的表达能力,通过构造新特征,我们可以挖掘出数据的更多信息,使得数据的表达能力进一步放大。 在本节内容中,我们主要是先通过制作特征和标签把预测问题转成了监督学习问题,然后围绕着用户画像和文章画像进行一系列特征的制作, 此外,为了保证正负样本的数据均衡,我们还学习了负采样就技术等。当然本节内容只是对构造特征提供了一些思路,也请学习者们在学习过程中开启头脑风暴,尝试更多的构造特征的方法,也欢迎我们一块探讨和交流。

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