21CTO社区导读：
今天我们来讨论关于一个非常有意义的话题，这就是推荐系统。我们讨论如何使用Python来构建推荐系统，我们将焦点和一些详细深度着重在如何让推荐系统干活。
在这篇手册中，我们将讨论以下两个主题：
1、为什么需要推荐系统
2、怎样构建推荐系统
本文篇幅较长，敬请耐心阅读，选择咖啡还是啤酒，需要有一点耐心。我将一步步的介绍推荐系统工作，辅以实战，希望我们都有自己的推荐系统。
我们核心的目标是从基础（零起点）开始，用Python构建推荐引擎，未来的你也可以有能力用python实现自己的推荐系统。
我会把Git仓库链接发出来，里面有全部的Python文件，请尽管拿去。
下面，我们再将两个主要题目分成若干个小主题，如下：
1）什么是推荐引擎与实例
2）收集过滤器与基于内容的方法
3）一步一步构建推荐系统
（1）余弦相似性
（2）个性化相关
4）小结
1 推荐引擎与实例
首先，我们思考一下你在Youtube上最后一次看的歌曲。你或许知道，Youtube最近更新了UI，并且增加了自动播放按钮。
假设你正在学习计算机科学技术，你可能不记得最后关闭的标签，或者最后一次考试通过的页面是什么。但是你喜欢的歌放完后，系统会继续播放你喜欢或这首歌类似的歌曲或讲座。
这个魔法肯定不是自动播放按钮在起作用。而是Youtube的系统在后台计算一些公式后，提供最合适的内容匹配，对我们来说最好的歌曲。这样的系统被称为推荐系统或推荐引擎。
1.1 推荐系统类型
推荐系统有不同的类型，包括如下：
电影推荐引擎
商品推荐引擎
机器学习推荐引擎
使用商品推荐算法的个性化商品推荐引擎
预测引擎
音乐推荐引擎
这些推荐系统均基于机器学习，输入数据需要一些由个人或其它离散的系统收集，根据个人行为，推荐新的内容。
有不少新手工程师会混淆这两种类型的输入集合。我们来看一些例子：
个人用户数据输入：
喜欢/不喜欢
赞/贬
评论
分享等
从其它离散系统的输入
1 从用户互动行为中实时收集数据
Youtube: 在较短时间内有大量的同样的短语（关键词）搜索
Google: 用户打开大量类似的网站
Twitter/Facebook：一些公众号（商业，市场，娱乐...）被大量关注（订阅）
2 通过询问兴趣来收集数据（用户注册或提供兴趣资料后）
Tumblr
StumbleUpon
Flickr
2 协同过滤
想要了解如何构建推荐系统，需要了解协同过滤（Collaborative Filtering）的一些基础知识。
Google一下“Collaborative Filtering”，我们会在Wikipedia得到如下定义：
In the newer, narrower sense, collaborative filtering is a method of making automatic predictions (filtering) about the interests of a user by collecting preferences or taste information from many users (collaborating).
译文：
在较新的狭义定义下，协同过滤通过收集来自大量用户的偏好和品味信息（协作）来对用户兴趣进行自动预测（过滤）的方法。
如前所述，要理解如何构建推荐系统，要有两个数据输入选项。我们需求有一个反馈功能系统，比如像喜欢/不喜欢或任何其它表单订阅和用户互动。很明显，我们没有办法从用户那提取到任何关于他个性化兴趣的信息。
但是我们知道谁连接了我们的系统或网站，给他们提供了什么，是全部服务还是部分服务。但是我们没法检测与用户兴趣类似的其它任何内容，因为没有反馈，没有评论，没有赞等功能，只能拿到小部分数据。
为解决此问题，我们采用协同过滤方法，这种方法是基于机器学习算法和人工智能，暂时稍后讨论。
WordPress.com，Google，Youtube等经常使用协同过滤方法，它给用户提供非常好的建议，包括推荐和内容输出。但是它们怎么工作的？
那么，我们暂时不在人工智能上讨论更多细节，而是使用一些例子来掌握基础知识。
2.1 实例 - 谷歌
谷歌有一支个性化的广告系统，用来展示自身网站或合作伙伴上的广告。同时，它也会从用户浏览器中收集数据，包括浏览器名称，网络服务商，搜索关键字，用户观看过的视频等。
这个数据对于系统来说意义重大，但对个人来说甲是垃圾，对另一个人则是黄金。Google通过这些信息，对关键字相关性，页面相似性，页面权限等进行实时计算。
通过大量的预测和分析，为用户提供个性化的广告，在大多数的情况下，你会看到感兴趣的广告内容。就像微信朋友圈中大家点赞的广告，是同样的道理。
内容推荐系统
“如何构建一个推荐系统”，包含一个或多种类型的算法，这被称为“基于内容的方法/算法”。
在一个基于内容的推荐系统里，使用关键字来描述项目，并且构建用户画像，用以描述该用户喜欢的项目类型。换句话说，这些算法尝试推荐用户喜欢的项目（或正在进行的测试）—— Wikipedia
基于内容的方法是基于用户交互（UI），这意味着用户能够提供关于内容的反馈。这些反馈包括多种方式获得：喜欢/不喜欢，评分，分享等。
这种方法通常用于电子商务或视频网站。
系统从用户交互中提取数据，把这些数据保存在数据。当同一个用户再次访问网站时，就可以访问到自己喜欢的内容。与此同时，系统根据协同过滤算法，决定用户应该获得到哪些内容。综合以上例子，就可以看到其中的差异。
3.1 实例 - YouTube
Youtube的推荐和Google不一样（虽然YouTube是Google子公司）。用户画像是通过视频阅读的用户交互（UI）获得的。我们可以喜欢或不喜欢某个视频，分享到社交网站或者发表评论。
每次我们给视频点一个赞/喜欢，都是告诉系统我们对什么样的视频（喜剧，教育、记录片）等感兴趣。这些信息是在Youtube顺序排列的，之后它会根据算法公式，为你所观看的视频提供更精确的内容服务。如果我们对某个产品不满意，它会从你的兴趣列表中删除。
我们看到的两类系统是非常复杂的，这一切都基于人工智能，但是用基本的推荐系统并不那么复杂，不需要任何AI方面的知识。
4 一步一步构建推荐系统
在学习前，比较容易构建的基于内容的推荐器系统。在继续之前，我们可以看一张与此相关的图。
如何构建推荐系统 协同过滤与基于内容的方法的差异
第一步，我们需要一些基础工具和环境来设置。需要如下：
Python环境和IDE（推荐使用Pytharm）
一些学习的数据
一些测试数据
学习数据：
UserRatings={
'Lisa Rose':{
'Catch Me If You Can':3.0,
'Snakes on a Plane':3.5,
'Superman Returns':3.5,
'You, Me and Dupree':2.5,
'The Night Listener':3.0,
'Snitch':3.0
},
'Gene Seymour':{
'Lady in the Water':3.0,
'Snakes on a Plane':3.5,
'Just My Luck':1.5,
'The Night Listener':3.0,
'You, Me and Dupree':3.5
},
'Michael Phillips':{
'Catch Me If You Can':2.5,
'Lady in the Water':2.5,
'Superman Returns':3.5,
'The Night Listener':4.0,
'Snitch':2.0
},
'Claudia Puig':{
'Snakes on a Plane':3.5,
'Just My Luck':3.0,
'The Night Listener':4.5,
'Superman Returns':4.0,
'You, Me and Dupree':2.5
},
'Mick LaSalle':{
'Lady in the Water':3.0,
'Snakes on a Plane':4.0,
'Just My Luck':2.0,
'Superman Returns':3.0,
'You, Me and Dupree':2.0
},
'Jack Matthews':{
'Catch Me If You Can':4.5,
'Lady in the Water':3.0,
'Snakes on a Plane':4.0,
'The Night Listener':3.0,
'Superman Returns':5.0,
'You, Me and Dupree':3.5,
'Snitch':4.5
},
'Toby':{
'Snakes on a Plane':4.5,
'Snitch':5.0
},
'Michelle Nichols':{
'Just My Luck':1.0,
'The Night Listener':4.5,
'You, Me and Dupree':3.5,
'Catch Me If You Can':2.5,
'Snakes on a Plane':3.0
},
'Gary Coleman':{
'Lady in the Water':1.0,
'Catch Me If You Can':1.5,
'Superman Returns':1.5,
'You, Me and Dupree':2.0
},
'Larry':{
'Lady in the Water':3.0,
'Just My Luck':3.5,
'Snitch':1.5,
'The Night Listener':3.5
}
}
如果你不知道上面的代码是什么，我会继续解释的。如果你懂，可以跳过这一部分。
这里“UserRatings”是一个Python数据集（JSON）。 在此集合中，我们保留用户名，并为每个用户名保留电影的评分。 例如：
'Lisa Rose':{
'Catch Me If You Can':3.0,
'Snakes on a Plane':3.5,
'Superman Returns':3.5,
'You, Me and Dupree':2.5,
'The Night Listener':3.0,
'Snitch':3.0
}
该用户名是Lisa Rose，Lisa给电影做了一些适当的评分：
movie: Catch Me If You Can / Snakes on a Plane
rating: 3.0 / 3.5
这是这位用户对电影的评分。重要的我们需要知道相关电影的变化 ，因为并不是所有电影这个用户都会参与评分。例如；
'Lisa Rose':{
'Catch Me If You Can':3.0,
'Snakes on a Plane':3.5,
'Superman Returns':3.5,
'You, Me and Dupree':2.5,
'The Night Listener':3.0,
'Snitch':3.0
}
'Michelle Nichols':{
'Just My Luck':1.0,
'The Night Listener':4.5,
'You, Me and Dupree':3.5,
'Catch Me If You Can':2.5,
'Snakes on a Plane':3.0
}
两个相关电影数据：You,Me and Dupree，Catch Me if You Can与Snakes on a Plane。没有评分的有：Just My Luck，Superen Returns，Snitch。
You, Me and Dupree':{
'Lisa Rose':3.5,
'Michelle Nichols':3.5,
}
需要进行转换，我们需要定义自己的函数，命名为transform()。
MovieRates={} #Declaring empty set for our new transformed data
def transform(): #Transformation Set
for person in UserRatings:
for movie in User[person]:
if movie not in MovieRates:
MovieRates[movie]={}
MovieRates[movie][person]=UserRatings[person][movie]
该程序执行后的返回结果如下：
{ 'The Night Listener':{ 'Michelle Nichols':4.5, 'Jack Matthews':3.0, 'Lisa Rose':3.0, 'Michael Phillips':4.0, 'Gene Seymour':3.0, 'Larry':3.5, 'Claudia Puig':4.5 }, 'Snitch':{ 'Toby':5.0, 'Larry':1.5, 'Jack Matthews':4.5, 'Lisa Rose':3.0, 'Michael Phillips':2.0 }, 'Superman Returns':{ 'Jack Matthews':5.0, 'Lisa Rose':3.5, 'Michael Phillips':3.5, 'Mick LaSalle':3.0, 'Gary Coleman':1.5, 'Claudia Puig':4.0 }, 'Just My Luck':{ 'Michelle Nichols':1.0, 'Gene Seymour':1.5, 'Claudia Puig':3.0, 'Mick LaSalle':2.0, 'Larry':3.5 }, 'You, Me and Dupree':{ 'Michelle Nichols':3.5, 'Jack Matthews':3.5, 'Lisa Rose':2.5, 'Mick LaSalle':2.0, 'Gene Seymour':3.5, 'Gary Coleman':2.0, 'Claudia Puig':2.5 }, 'Snakes on a Plane':{ 'Toby':4.5, 'Michelle Nichols':3.0, 'Jack Matthews':4.0, 'Lisa Rose':3.5, 'Gene Seymour':3.5, 'Mick LaSalle':4.0, 'Claudia Puig':3.5 }, 'Catch Me If You Can':{ 'Michelle Nichols':2.5, 'Michael Phillips':2.5, 'Jack Matthews':4.5, 'Lisa Rose':3.0, 'Gary Coleman':1.5 }, 'Lady in the Water':{ 'Mick LaSalle':3.0, 'Jack Matthews':3.0, 'Larry':3.0, 'Gene Seymour':3.0, 'Michael Phillips':2.5, 'Gary Coleman':1.0 }}
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