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基于用户的协同过滤算法（usercf ）

usercf 协同过滤
2018/11/21 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 operator
import sys

import util.reader as reader

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

步骤2：主流程函数

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def main_flow():
    """
    main flow of itmecf
    :return:
    """
    user_click, user_click_time = reader.get_user_click(
        "/home/pzs741/PycharmProjects/CollaborativeFiltering/data/ratings.csv")
    item_info = reader.get_item_info(
        "/home/pzs741/PycharmProjects/CollaborativeFiltering/data/movies.csv")
    item_click_by_user = transfer_user_click(user_click)
    user_sim = cal_user_sim(item_click_by_user,user_click_time)
    debug_user_sim(user_sim)
    # recom_result = cal_recom_result(user_click,user_sim)
    # debug_recom_result(item_info,recom_result)

步骤3：计算用户相似度

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def cal_user_sim(item_click_by_user,user_click_time):
    """
    get user sim info
    :param item_click_by_user:dict, key itemid value:[itemid1,itemid2] 
    :return: dict, key itemid, value:sict, value_key:itemid_j, value_value:simscore
    """
    co_appear = {}
    user_click_count = {}
    for itemid, user_list in item_click_by_user.items():
        for index_i in range(0, len(user_list)):
            user_i = user_list[index_i]
            user_click_count.setdefault(user_i, 0)
            user_click_count[user_i] += 1
            if user_i + "_" + itemid not in user_click_time:
                click_time_one = 0
            else:
                click_time_one = user_click_time[user_i + "_" + itemid]

            for index_j in range(index_i + 1, len(user_list)):
                user_j = user_list[index_j]
                if user_j + "_" + itemid not in user_click_time:
                    click_time_two = 0
                else:
                    click_time_two = user_click_time[user_j + "_" + itemid]

                co_appear.setdefault(user_i, {})
                co_appear[user_i].setdefault(user_j, 0)
                # co_appear[user_i][user_j] += base_contribution_score()
                # co_appear[user_i][user_j] += update_contribution_score(len(user_list))
                co_appear[user_i][user_j] += update_two_contribution_score(click_time_one,click_time_two)

                co_appear.setdefault(user_j, {})
                co_appear[user_j].setdefault(user_i, 0)
                # co_appear[user_j][user_i] += base_contribution_score()
                # co_appear[user_j][user_i] += update_contribution_score(len(user_list))
                co_appear[user_i][user_j] += update_two_contribution_score(click_time_one, click_time_two)

    user_sim_info = {}
    user_sim_info_sorted = {}
    for user_i, relate_user in co_appear.items():
        user_sim_info.setdefault(user_i, {})
        for user_j, cotime in relate_user.items():
            user_sim_info[user_i].setdefault(user_j, 0)
            user_sim_info[user_i][user_j] = cotime / math.sqrt(user_click_count[user_i] * user_click_count[user_j])

    for user in user_sim_info:
        user_sim_info_sorted[user] = sorted(user_sim_info[user].items(), key=operator.itemgetter(1),
                                            reverse=True)

    return user_sim_info_sorted

步骤4：计算推荐结果

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def cal_recom_result(user_click, user_sim):
    """
    recom by usercd algo
    :param user_click: dict, key userid, value [itemid1,itemid2]
    :param user_sim: key:userid value: [(useridj,score1),useridk,score2),]
    :return: dict, key userid value:sict value_key:itemid, value_value:recom_score
    """
    recom_result = {}
    tok_user = 3
    item_num = 5
    for user, item_list in user_click.items():
        tmp_dict = {}
        for itemid in item_list:
            tmp_dict.setdefault(itemid, 1)
        recom_result.setdefault(user, {})
        for zuhe in user_sim[user][:tok_user]:
            userid_j, sim_score = zuhe
            if userid_j not in user_click:
                continue
            for itemid_j in user_click[userid_j][:item_num]:
                recom_result[user].setdefault(itemid_j, sim_score)
    return recom_result
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