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基于物品的协同过滤算法（itemcf ）

itemcf 协同过滤 召回算法
2018/11/20 Share

基本公式

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实现代码

步骤1：导包

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import math
import sys
import util.reader as reader
import operator

sys.path.append("../util")

def base_contribute_score():
    """
    itemcf base sim contribution score by user
    :return:
    """
    return 1

步骤2：主流程函数

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def main_flow():
    """
    main flow of itmecf
    :return:
    """
    # 获取用户点击信息{'1': ['1', '3', '6', '47', '50', '70'...]
    user_click = reader.get_user_click("/home/pzs741/PycharmProjects/cd/data/ratings.csv")
    # 计算物品相似度信息{'1':[('780',0.55),('3114',0.54),('356',0.53)...]...}
    sim_info = cal_item_sim(user_click)
    # 推荐给用户最近行为相关的物品{'1':{'780':0.55,'3114':0.54,'356':0.53,...}...}
    recom_result = cal_recom_result(sim_info, user_click)
    print(recom_result["1"])

步骤3：计算物品相似度

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def cal_item_sim(user_click):
    """
    :param user_click:dict, key userid value [itemid1,itemid2]
    :return: dict, key:itemid i, value dict, value_key itemid_j, value_value simcore
    """
    co_appear = {}
    item_user_click_item = {}
    for user, itemlist in user_click.items():
        for index_i in range(0, len(itemlist)):
            itemid_i = itemlist[index_i]
            item_user_click_item.setdefault(itemid_i, 0)
            item_user_click_item[itemid_i] += 1
            for index_j in range(index_i + 1, len(itemlist)):
                itemid_j = itemlist[index_j]
                co_appear.setdefault(itemid_i, {})
                co_appear[itemid_i].setdefault(itemid_j, 0)
                co_appear[itemid_i][itemid_j] += base_contribute_score()

                co_appear.setdefault(itemid_j, {})
                co_appear[itemid_j].setdefault(itemid_i, 0)
                co_appear[itemid_j][itemid_i] += base_contribute_score()

    item_sim_score = {}
    item_sim_score_sorted = {}
    for itemid_i, relate_item in co_appear.items():
        for itemid_j, co_time in relate_item.items():
            sim_score = co_time / math.sqrt(item_user_click_item[itemid_i] * item_user_click_item[itemid_j])
            item_sim_score.setdefault(itemid_i, {})
            item_sim_score[itemid_i].setdefault(itemid_j, 0)
            item_sim_score[itemid_i][itemid_j] = sim_score
    for itemid in item_sim_score:
        item_sim_score_sorted[itemid] = sorted(item_sim_score[itemid].items(), key=operator.itemgetter(1),
                                               reverse=True)

    return item_sim_score_sorted

步骤4：计算推荐结果

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def cal_recom_result(sim_info, user_click):
    """
    recom by itemcf
    :param sim_info:item sim dict
    :param user_click: user click dict
    :return: dict, key:userid value dict, value_key itemid, value_value recom_score
    """
    recent_click_num = 3
    topk = 5
    recom_info = {}
    for user in user_click:
        click_list = user_click[user]
        recom_info.setdefault(user, {})
        for itemid in click_list[:recent_click_num]:
            if itemid not in sim_info:
                continue
            for itemidsimzuhe in sim_info[itemid][:topk]:
                itemsimid = itemidsimzuhe[0]
                itemsimscore = itemidsimzuhe[1]
                recom_info[user][itemsimid] = itemsimscore

    return recom_info
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