本文将余弦相似度与 KNN、Seaborn、Scikit-learn 和 Pandas 结合使用，创建一个使用用户评分数据的电影推荐系统。文末提供技术交流平台，完整版代码找我获取。
在日常数据挖掘工作中，除了会涉及到使用Python处理分类或预测任务，有时候还会涉及推荐系统相关任务。
推荐系统用于各个领域，常见的例子包括视频和音乐服务的播放列表生成器、在线商店的产品推荐器或社交媒体平台的内容推荐器。在这个项目中，我们创建一个电影推荐器。
协同过滤通过收集许多用户的偏好或品味信息，对用户的兴趣进行自动预测（过滤）。到目前为止，推荐系统已经发展很长一段时间了，它们的模型基于各种技术，如加权平均、相关性、机器学习、深度学习等等。
自 1995 年以来，Movielens 20M dataset 拥有超过 2000 万个电影评级和标记活动。在本文中，我们将从movie.csv & rating.csv文件中检索信息。使用Python库：Pandas, Seaborn, Scikit-learn和SciPy，使用k-近邻算法中的余弦相似度训练模型。
以下是该项目的核心步骤：
导入数据
导入和合并数据集并创建 Pandas DataFrame
MovieLens 20M 数据集自 1995 年以来超过 2000 万的电影评级和标记活动。数据集获取：在公众号:『机器学习研习院』后台回复：movies
# usecols 允许选择自己选择的特征，并通过dtype设定对应类型movies_df=pd.read_csv('movies.csv',
usecols=['movieId','title'],
dtype={'movieId':'int32','title':'str'})
movies_df.head()
usecols=['userId', 'movieId', 'rating','timestamp'],
dtype={'userId': 'int32', 'movieId': 'int32', 'rating': 'float32'})
ratings_df.head()
检查是否存在任何空值以及两个数据中的条目数。
# 检查缺失值movies_df.isnull().sum()movieId 0
title 0
dtype: int64ratings_df.isnull().sum()userId 0
movieId 0
rating 0
timestamp 0
dtype: int64print("Movies:",movies_df.shape)
print("Ratings:",ratings_df.shape)Movies: (9742, 2)
Ratings: (100836, 4)
合并列上的数据帧 'movieId'
# movies_df.info()# ratings_df.info()
movies_merged_df=movies_df.merge(ratings_df, on='movieId')
movies_merged_df.head()
现在已经成功合并了导入的数据集。
添加衍生特征
添加必要的特征来分析数据。
通过按电影标题对用户评分进行分组来创建'Average Rating' & 'Rating Count'列。
movies_average_rating=movies_merged_df.groupby('title')['rating']\.mean().sort_values(ascending=False)\
.reset_index().rename(columns={'rating':'Average Rating'})
movies_average_rating.head()
.count().sort_values(ascending=True)\
.reset_index().rename(columns={'rating':'Rating Count'}) #ascending=False
movies_rating_count_avg=movies_rating_count.merge(movies_average_rating, on='title')
movies_rating_count_avg.head()
目前已经创建了 2 个新的衍生特征。
数据可视化
使用 Seaborn 可视化数据：
- 经过分析发现，许多电影在近 10 万用户评分的数据集上都有完美的 5 星平均评分。这表明存在异常值，我们需要通过可视化进一步确认。
- 多部电影的评分比较单一，建议设置一个评分门槛值，以便产生有价值的推荐。
使用 seaborn & matplotlib 可视化数据，以便更好地观察和分析数据。
将新创建的特征绘制直方图，并查看它们的分布。设置 bin 大小为80，该值的设置需要具体分析，并合理设置。
# 导入可视化库import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(font_scale = 1)
plt.rcParams["axes.grid"] = False
plt.style.use('dark_background')
%matplotlib inline
# 绘制图形
plt.figure(figsize=(12,4))
plt.hist(movies_rating_count_avg['Rating Count'],bins=80,color='tab:purple')
plt.ylabel('Ratings Count(Scaled)', fontsize=16)
plt.savefig('ratingcounthist.jpg')
plt.figure(figsize=(12,4))
plt.hist(movies_rating_count_avg['Average Rating'],bins=80,color='tab:purple')
plt.ylabel('Average Rating',fontsize=16)
plt.savefig('avgratinghist.jpg')
图1 Average Rating直方图
图2 Rating Count的直方图
现在创建一个joinplot二维图表，将这两个特征一起可视化。
plot=sns.jointplot(x='Average Rating',y='Rating Count',
data=movies_rating_count_avg,
alpha=0.5,
color='tab:pink')
plot.savefig('joinplot.jpg')
Average Rating和Rating Count的二维图
分析
- 图1证实了，大部分电影的评分都是较低的。除了设置阈值之外，我们还可以在这个用例中使用一些更高百分比的分位数。
- 直方图 2 展示了“Average Rating”的分布函数。
数据清洗
运用describe()函数得到数据集的描述统计值，如分位数和标准差等。
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)print(rating_with_RatingCount['Rating Count'].describe())count 100836.000
mean 58.759
std 61.965
min 1.000
25% 13.000
50% 39.000
75% 84.000
max 329.000
Name: Rating Count, dtype: float64
设置阈值并筛选出高于阈值的数据。
popularity_threshold = 50popular_movies= rating_with_RatingCount[
rating_with_RatingCount['Rating Count']>=popularity_threshold]
popular_movies.head()
# popular_movies.shape
至此已经通过过滤掉了评论低于阈值的电影来清洗数据。
创建数据透视表
创建一个以用户为索引、以电影为列的数据透视表
为了稍后将数据加载到模型中，需要创建一个数据透视表。并设置'title'作为索引，'userId'为列，'rating'为值。
import osmovie_features_df=popular_movies.pivot_table(
index='title',columns='userId',values='rating').fillna(0)
movie_features_df.head()
movie_features_df.to_excel('output.xlsx')
接下来将创建的数据透视表加载到模型。
建立 kNN 模型
建立 kNN 模型并输出与每部电影相似的 5 个推荐
使用scipy.sparse模块中的csr_matrix方法，将数据透视表转换为用于拟合模型的数组矩阵。
from scipy.sparse import csr_matrixmovie_features_df_matrix = csr_matrix(movie_features_df.values)
最后，使用之前生成的矩阵数据，来训练来自sklearn中的NearestNeighbors算法。并设置参数：metric = 'cosine', algorithm = 'brute'
from sklearn.neighbors import NearestNeighborsmodel_knn = NearestNeighbors(metric = 'cosine',
algorithm = 'brute')
model_knn.fit(movie_features_df_matrix)
现在向模型传递一个索引，根据'kneighbors'算法要求，需要将数据转换为单行数组，并设置n_neighbors的值。
query_index = np.random.choice(movie_features_df.shape[0])distances, indices = model_knn.kneighbors(movie_features_df.iloc[query_index,:].values.reshape(1, -1),
n_neighbors = 6)
最后在 query_index 中输出出电影推荐。
for i in range(0, len(distances.flatten())):if i == 0:
print('Recommendations for {0}:\n'
.format(movie_features_df.index[query_index]))
else:
print('{0}: {1}, with distance of {2}:'
.format(i, movie_features_df.index[indices.flatten()[i]],
distances.flatten()[i]))Recommendations for Harry Potter and the Order of the Phoenix (2007):
1: Harry Potter and the Half-Blood Prince (2009), with distance of 0.2346513867378235:
2: Harry Potter and the Order of the Phoenix (2007), with distance of 0.3396233320236206:
3: Harry Potter and the Goblet of Fire (2005), with distance of 0.4170845150947571:
4: Harry Potter and the Prisoner of Azkaban (2004), with distance of 0.4499547481536865:
5: Harry Potter and the Chamber of Secrets (2002), with distance of 0.4506162405014038:
至此我们已经能够成功构建了一个仅基于用户评分的推荐引擎。
总结
以下是我们构建电影推荐系统的步骤摘要：
写在最后
以下是可以扩展项目的一些方法：
- 这个数据集不是很大，可以在项目中的包含数据集中的其他文件来扩展这个项目的范围。
- 可以利用' ratings.csv' 中时间戳，分析评级在一段时间内的变化情况，并且可以在解析我们的模型时，根据时间戳对评级进行加权。
- 该模型的性能远优于加权平均或相关模型，但仍有提升的空间，如使用高级 ML 算法甚至 DL 模型。
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