阿里云-零基础入门推荐系统 【Baseline】

本文主要是介绍阿里云-零基础入门推荐系统 【Baseline】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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赛题介绍

该赛题是以新闻APP中的新闻推荐为背景， 目的是要求我们根据用户历史浏览点击新闻文章的数据信息预测用户未来的点击行为， 即用户的最后一次点击的新闻文章。

评价方式理解

最后提交的格式是针对每个用户， 我们都会给出五篇文章的推荐结果，按照点击概率从前往后排序。 而真实的每个用户最后一次点击的文章只会有一篇的真实答案， 所以我们就看我们推荐的这五篇里面是否有命中真实答案的。比如对于user1来说， 我们的提交会是：

user1, article1, article2, article3, article4, article5.

评价指标的公式如下：

假如article1就是真实的用户点击文章，也就是article1命中， 则s(user1,1)=1, s(user1,2-4)都是0， 如果article2是用户点击的文章， 则s(user,2)=1/2,s(user,1,3,4,5)都是0。也就是score(user)=命中第几条的倒数。如果都没中， 则score(user1)=0。 这个是合理的， 因为我们希望的就是命中的结果尽量靠前， 而此时分数正好比较高。

赛题理解

根据赛题简介，我们首先要明确我们此次比赛的目标： 根据用户历史浏览点击新闻的数据信息预测用户最后一次点击的新闻文章。从这个目标上看， 会发现此次比赛和我们之前遇到的普通的结构化比赛不太一样， 主要有两点：

• 首先是目标上， 要预测最后一次点击的新闻文章，也就是我们给用户推荐的是新闻文章， 并不是像之前那种预测一个数或者预测数据哪一类那样的问题
• 数据上， 通过给出的数据我们会发现， 这种数据也不是我们之前遇到的那种特征+标签的数据，而是基于了真实的业务场景， 拿到的用户的点击日志

所以拿到这个题目，我们的思考方向就是结合我们的目标，把该预测问题转成一个监督学习的问题(特征+标签)，然后我们才能进行ML，DL等建模预测。

代码实战

已修改跑通代码协同过滤+热度召回

导包

import time, math, os
from tqdm import tqdm
import gc
import pickle
import random
from datetime import datetime
from operator import itemgetter
import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
from collections import defaultdict
import collections
warnings.filterwarnings('ignore')# data_path = './data_raw/'
data_path = '/data/temp/用户行为预测数据集/' # '/home/admin/jupyter/data/' # 天池平台路径
save_path = 'results/0213/' # '/home/admin/jupyter/temp_results/'  # 天池平台路径

df节省内存函数

# 节约内存的一个标配函数
def reduce_mem(df):starttime = time.time()numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64']start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2for col in df.columns:col_type = df[col].dtypesif col_type in numerics:c_min = df[col].min()c_max = df[col].max()if pd.isnull(c_min) or pd.isnull(c_max):continueif 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)end_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2print('-- Mem. usage decreased to {:5.2f} Mb ({:.1f}% reduction),time spend:{:2.2f} min'.format(end_mem,100*(start_mem-end_mem)/start_mem,(time.time()-starttime)/60))return df

读取采样或全量数

# debug模式：从训练集中划出一部分数据来调试代码
def get_all_click_sample(data_path, sample_nums=10000):"""训练集中采样一部分数据调试data_path: 原数据的存储路径sample_nums: 采样数目（这里由于机器的内存限制，可以采样用户做）"""all_click = pd.read_csv(data_path + 'train_click_log.csv')all_user_ids = all_click.user_id.unique()sample_user_ids = np.random.choice(all_user_ids, size=sample_nums, replace=False) all_click = all_click[all_click['user_id'].isin(sample_user_ids)]all_click = all_click.drop_duplicates((['user_id', 'click_article_id', 'click_timestamp']))return all_click# 读取点击数据，这里分成线上和线下，如果是为了获取线上提交结果应该讲测试集中的点击数据合并到总的数据中
# 如果是为了线下验证模型的有效性或者特征的有效性，可以只使用训练集
def get_all_click_df(data_path='./data_raw/', offline=True):if offline:all_click = pd.read_csv(data_path + 'train_click_log.csv')else:trn_click = pd.read_csv(data_path + 'train_click_log.csv')tst_click = pd.read_csv(data_path + 'testA_click_log.csv')all_click = trn_click.append(tst_click)all_click = all_click.drop_duplicates((['user_id', 'click_article_id', 'click_timestamp']))return all_clickprint("开始全量训练集")# 全量训练集
all_click_df = get_all_click_df(data_path, offline=False)print("结束全量训练集")

获取 用户 - 文章 - 点击时间字典

# 根据点击时间获取用户的点击文章序列   {user1: [(item1, time1), (item2, time2)..]...}
def get_user_item_time(click_df):click_df = click_df.sort_values('click_timestamp')def make_item_time_pair(df):return list(zip(df['click_article_id'], df['click_timestamp']))user_item_time_df = click_df.groupby('user_id')['click_article_id', 'click_timestamp'].apply(lambda x: make_item_time_pair(x))\.reset_index().rename(columns={0: 'item_time_list'})user_item_time_dict = dict(zip(user_item_time_df['user_id'], user_item_time_df['item_time_list']))return user_item_time_dict

获取点击最多的topk个文章

def get_item_topk_click(click_df, k):topk_click = click_df['click_article_id'].value_counts().index[:k]return topk_cl

itemcf的物品相似度计算

def itemcf_sim(df):"""文章与文章之间的相似性矩阵计算:param df: 数据表:item_created_time_dict:  文章创建时间的字典return : 文章与文章的相似性矩阵思路: 基于物品的协同过滤(详细请参考上一期推荐系统基础的组队学习)， 在多路召回部分会加上关联规则的召回策略"""user_item_time_dict = get_user_item_time(df)# 计算物品相似度i2i_sim = {}item_cnt = defaultdict(int)for user, item_time_list in tqdm(user_item_time_dict.items()):# 在基于商品的协同过滤优化的时候可以考虑时间因素for i, i_click_time in item_time_list:item_cnt[i] += 1i2i_sim.setdefault(i, {})for j, j_click_time in item_time_list:if(i == j):continuei2i_sim[i].setdefault(j, 0)i2i_sim[i][j] += 1 / math.log(len(item_time_list) + 1)i2i_sim_ = i2i_sim.copy()for i, related_items in i2i_sim.items():for j, wij in related_items.items():i2i_sim_[i][j] = wij / math.sqrt(item_cnt[i] * item_cnt[j])# 将得到的相似性矩阵保存到本地pickle.dump(i2i_sim_, open(save_path + 'itemcf_i2i_sim.pkl', 'wb'))return i2i_sim_print("开始itemcf的物品相似度计算")i2i_sim = itemcf_sim(all_click_df)print("结束itemcf的物品相似度计算")

itemcf 的文章推荐

# 基于商品的召回i2i
def item_based_recommend(user_id, user_item_time_dict, i2i_sim, sim_item_topk, recall_item_num, item_topk_click):"""基于文章协同过滤的召回:param user_id: 用户id:param user_item_time_dict: 字典, 根据点击时间获取用户的点击文章序列   {user1: [(item1, time1), (item2, time2)..]...}:param i2i_sim: 字典，文章相似性矩阵:param sim_item_topk: 整数， 选择与当前文章最相似的前k篇文章:param recall_item_num: 整数， 最后的召回文章数量:param item_topk_click: 列表，点击次数最多的文章列表，用户召回补全        return: 召回的文章列表 {item1:score1, item2: score2...}注意: 基于物品的协同过滤(详细请参考上一期推荐系统基础的组队学习)， 在多路召回部分会加上关联规则的召回策略"""# 获取用户历史交互的文章user_hist_items = user_item_time_dict[user_id]user_hist_items_ = {user_id for user_id, _ in user_hist_items}item_rank = {}for loc, (i, click_time) in enumerate(user_hist_items):for j, wij in sorted(i2i_sim[i].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:sim_item_topk]:if j in user_hist_items_:continueitem_rank.setdefault(j, 0)item_rank[j] +=  wij# 不足10个，用热门商品补全if len(item_rank) < recall_item_num:for i, item in enumerate(item_topk_click):if item in item_rank.items(): # 填充的item应该不在原来的列表中continueitem_rank[item] = - i - 100 # 随便给个负数就行if len(item_rank) == recall_item_num:breakitem_rank = sorted(item_rank.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:recall_item_num]return item_rank

给每个用户根据物品的协同过滤推荐文章

# 定义
user_recall_items_dict = collections.defaultdict(dict)print("开始获取 用户 - 文章 - 点击时间的字典")
# 获取 用户 - 文章 - 点击时间的字典
user_item_time_dict = get_user_item_time(all_click_df)
print("结束获取 用户 - 文章 - 点击时间的字典# 去取文章相似度
i2i_sim = pickle.load(open(save_path + 'itemcf_i2i_sim.pkl', 'rb'))# 相似文章的数量
sim_item_topk = 10# 召回文章数量
recall_item_num = 10print("开始用户热度补全")
# 用户热度补全
item_topk_click = get_item_topk_click(all_click_df, k=50)
print("结束用户热度补全")print("开始itemcf 的文章推荐")
for user in tqdm(all_click_df['user_id'].unique()):user_recall_items_dict[user] = item_based_recommend(user, user_item_time_dict, i2i_sim, sim_item_topk, recall_item_num, item_topk_click)
print("结束itemcf 的文章推荐")

召回字典转换成df

print("开始召回字典转换成df")
# 将字典的形式转换成df
user_item_score_list = []for user, items in tqdm(user_recall_items_dict.items()):for item, score in items:user_item_score_list.append([user, item, score])recall_df = pd.DataFrame(user_item_score_list, columns=['user_id', 'click_article_id', 'pred_score'])print("结束召回字典转换成df")

生成提交文件

# 生成提交文件
def submit(recall_df, topk=5, model_name=None):recall_df = recall_df.sort_values(by=['user_id', 'pred_score'])recall_df['rank'] = recall_df.groupby(['user_id'])['pred_score'].rank(ascending=False, method='first')# 判断是不是每个用户都有5篇文章及以上tmp = recall_df.groupby('user_id').apply(lambda x: x['rank'].max())assert tmp.min() >= topkdel recall_df['pred_score']submit = recall_df[recall_df['rank'] <= topk].set_index(['user_id', 'rank']).unstack(-1).reset_index()submit.columns = [int(col) if isinstance(col, int) else col for col in submit.columns.droplevel(0)]# 按照提交格式定义列名submit = submit.rename(columns={'': 'user_id', 1: 'article_1', 2: 'article_2', 3: 'article_3', 4: 'article_4', 5: 'article_5'})save_name = save_path + model_name + '_' + datetime.today().strftime('%m-%d') + '.csv'submit.to_csv(save_name, index=False, header=True)

获取测试集

print("开始获取测试集")
# 获取测试集
tst_click = pd.read_csv(data_path + 'testA_click_log.csv')
tst_users = tst_click['user_id'].unique()
print("结束获取测试集")

从所有的召回数据中将测试集中的用户选出来

print("开始从所有的召回数据中将测试集中的用户选出来")
# 从所有的召回数据中将测试集中的用户选出来
tst_recall = recall_df[recall_df['user_id'].isin(tst_users)]
print("结束从所有的召回数据中将测试集中的用户选出来")

生成提交文件

print("开始生成提交文件")
# 生成提交文件
submit(tst_recall, topk=5, model_name='itemcf_baseline')
print("结束生成提交文件")

学习过程

20年当时自身功底是比较零基础(会写些基础的Python[三个科学计算包]数据分析)，一开始看这块其实挺懵的，不会就去问百度或其他人，当时遇见困难挺害怕的，但22后面开始力扣题【目前已刷好几轮，博客没写力扣文章之前，力扣排名靠前已刷有5遍左右，排名靠后刷3次左右，代码功底也在一步一步提升】不断地刷、遇见代码不懂的代码，也开始去打印print去理解，到后面问其他人的问题越来越少，个人自主学习、自主解决能力也得到了进一步增强。

比赛源自：阿里云天池大赛 - 零基础入门推荐系统 - 新闻推荐

这篇关于阿里云-零基础入门推荐系统 【Baseline】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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