前言

本人CSDN博客为“仿生程序员会梦见电子羊吗”，本文基于markdown本文书写，平台及软件为CSDN与Typora，文中图片存储地址为CSDN，故部分图片可能带有“CSDN@仿生程序员会梦见电子羊吗”的水印，属于本人原创，用于“数据挖掘与商务智能决策”的平时作业及大作业部分。

本篇内容为第十五章内容，智能推荐系统 - 协同过滤算法。
为便于阅读，我将文章内容分为以下几个板块：

基础知识
实验内容
拓展研究
心得体会

其中，各板块的介绍如下：

基础知识
- 包含关于本章主题的个人学习理解，总结的知识点以及值得记录的代码及运行结果。
实验内容
- 这是本篇的主题实验部分，也是老师发的实验内容，在电脑上（jupyter notebook）运行成功之后导出为markdown格式。
- 其中，主标题为每一章的小节内容
- 如上图，主标题为PCA主成分分析与代码实现，次级标题为该文件内的子模块。每一个主标题下内容互不相同，也就是说，会出现两个主标题下均有相同python库引用的情况，为保证代码的完整性，在此予以保留。
- 为表明确实是完成了课堂作业，故代码与老师给的代码大致相同，但markdown文本部分加入了自己的理解，同时，因为数据源不一定相同，运行结果和绘图也与教程相异，但实验本身是正确完整的。
- 此外，一些老师发的相关的案（不在课程中心的实验，而是发到课程群中的案例，如 案例航空公司客户价值分析）也会附在这一部分中。
拓展研究
- 这个部分是自己在本课题实验之外尝试的拓展内容，包括代码和知识点，也有自己的实验
心得体会

基础知识

实验内容

15.2 相似度计算三种常见方法

15.2.1 欧式距离

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[5, 1, 5], [4, 2, 2], [4, 2, 1]], columns=['用户1', '用户2', '用户3'], index=['物品A', '物品B', '物品C'])
df

	用户1	用户2	用户3
物品A	5	1	5
物品B	4	2	2
物品C	4	2	1

import numpy as np
dist = np.linalg.norm(df.iloc[0] - df.iloc[1])
dist

3.3166247903554

15.2.2 余弦内置函数

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[5, 1, 5], [4, 2, 2], [4, 2, 1]], columns=['用户1', '用户2', '用户3'], index=['物品A', '物品B', '物品C'])
df

	用户1	用户2	用户3
物品A	5	1	5
物品B	4	2	2
物品C	4	2	1

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
user_similarity = cosine_similarity(df)
pd.DataFrame(user_similarity, columns=['物品A', '物品B', '物品C'], index=['物品A', '物品B', '物品C'])

	物品A	物品B	物品C
物品A	1.000000	0.914659	0.825029
物品B	0.914659	1.000000	0.979958
物品C	0.825029	0.979958	1.000000

15.2.3 皮尔逊相关系数简单版

from scipy.stats import pearsonr
X = [1, 3, 5, 7, 9]
Y = [9, 8, 6, 4, 2]
corr = pearsonr(X, Y)
print('相关系数r值为' + str(corr[0]) + '，显著性水平P值为' + str(corr[1]))

相关系数r值为-0.9938837346736188，显著性水平P值为0.0005736731093322215

皮尔逊相关系数小案例

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[5, 4, 4], [1, 2, 2], [5, 2, 1]], columns=['物品A', '物品B', '物品C'], index=['用户1', '用户2', '用户3'])

df

	物品A	物品B	物品C
用户1	5	4	4
用户2	1	2	2
用户3	5	2	1

# 物品A与其他物品的皮尔逊相关系数
A = df['物品A']
corr_A = df.corrwith(A)
corr_A

物品A    1.000000
物品B    0.500000
物品C    0.188982
dtype: float64

# 皮尔逊系数表，获取各物品相关性
df.corr()

	物品A	物品B	物品C
物品A	1.000000	0.500000	0.188982
物品B	0.500000	1.000000	0.944911
物品C	0.188982	0.944911	1.000000

15.3 案例实战 - 电影智能推荐系统

1.读取数据

import pandas as pd 
movies = pd.read_excel('电影.xlsx')
movies.head()

	电影编号	名称	类别
0	1	玩具总动员（1995）	冒险\|动画\|儿童\|喜剧\|幻想
1	2	勇敢者的游戏（1995）	冒险\|儿童\|幻想
2	3	斗气老顽童2（1995）	喜剧\|爱情
3	4	待到梦醒时分（1995）	喜剧\|剧情\|爱情
4	5	新娘之父2（1995）	喜剧

score = pd.read_excel('评分.xlsx')
score.head()

	用户编号	电影编号	评分
0	1	1	4.0
1	1	3	4.0
2	1	6	4.0
3	1	47	5.0
4	1	50	5.0

df = pd.merge(movies, score, on='电影编号')
df.head()

	电影编号	名称	类别	用户编号	评分
0	1	玩具总动员（1995）	冒险\|动画\|儿童\|喜剧\|幻想	1	4.0
1	1	玩具总动员（1995）	冒险\|动画\|儿童\|喜剧\|幻想	5	4.0
2	1	玩具总动员（1995）	冒险\|动画\|儿童\|喜剧\|幻想	7	4.5
3	1	玩具总动员（1995）	冒险\|动画\|儿童\|喜剧\|幻想	15	2.5
4	1	玩具总动员（1995）	冒险\|动画\|儿童\|喜剧\|幻想	17	4.5

df.to_excel('电影推荐系统.xlsx')

df['评分'].value_counts()  # 查看各个评分的出现的次数

4.0    26794
3.0    20017
5.0    13180
3.5    13129
4.5     8544
2.0     7545
2.5     5544
1.0     2808
1.5     1791
0.5     1369
Name: 评分, dtype: int64

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt
df['评分'].hist(bins=20)  # hist()函数绘制直方图，竖轴为各评分出现的次数

<AxesSubplot:>

在这里插入图片描述

2.数据分析

ratings = pd.DataFrame(df.groupby('名称')['评分'].mean())
ratings.sort_values('评分', ascending=False).head()

	评分
名称
假小子（1997）	5.0
福尔摩斯和华生医生历险记：讹诈之王（1980）	5.0
机器人（2016）	5.0
奥斯卡（1967）	5.0
人类状况III（1961）	5.0

ratings['评分次数'] = df.groupby('名称')['评分'].count()
ratings.sort_values('评分次数', ascending=False).head()

	评分	评分次数
名称
阿甘正传（1994）	4.164134	329
肖申克的救赎（1994）	4.429022	317
低俗小说（1994）	4.197068	307
沉默的羔羊（1991）	4.161290	279
黑客帝国（1999）	4.192446	278

3.数据处理

user_movie = df.pivot_table(index='用户编号', columns='名称', values='评分')
user_movie.tail()

名称	007之黄金眼（1995）	100个女孩（2000）	100条街道（2016）	101忠狗续集:伦敦大冒险（2003）	101忠狗（1961）	101雷克雅未克（2000）	102只斑点狗（2000）	10件或更少（2006）	10（1979）	11:14（2003）	...	龙珠：神秘冒险（1988）	龙珠：血红宝石的诅咒（1986）	龙珠：魔鬼城堡中的睡公主（1987）	龙种子（1944）	龙纹身的女孩（2011）	龙舌兰日出（1988）	龙虾（2015）	龙：夜之怒的礼物（2011）	龙：李小龙的故事（1993）	龟日记（1985）
用户编号
606	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
607	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
608	4.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	3.5	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
609	4.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
610	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	4.0	NaN	4.5	NaN	NaN	NaN

5 rows × 9687 columns

user_movie.describe()  # 因为数据量较大，这个耗时可能会有1分钟左右

名称	007之黄金眼（1995）	100个女孩（2000）	100条街道（2016）	101忠狗续集:伦敦大冒险（2003）	101忠狗（1961）	101雷克雅未克（2000）	102只斑点狗（2000）	10件或更少（2006）	10（1979）	11:14（2003）	...	龙珠：神秘冒险（1988）	龙珠：血红宝石的诅咒（1986）	龙珠：魔鬼城堡中的睡公主（1987）	龙种子（1944）	龙纹身的女孩（2011）	龙舌兰日出（1988）	龙虾（2015）	龙：夜之怒的礼物（2011）	龙：李小龙的故事（1993）	龟日记（1985）
count	132.000000	4.00	1.0	1.0	44.000000	1.0	9.000000	3.000000	4.000000	4.00	...	1.0	1.0	2.000000	1.0	42.000000	13.000000	7.000000	1.0	8.00000	2.0
mean	3.496212	3.25	2.5	2.5	3.431818	3.5	2.777778	2.666667	3.375000	3.75	...	3.5	3.5	3.250000	3.5	3.488095	3.038462	4.000000	5.0	2.81250	4.0
std	0.859381	0.50	NaN	NaN	0.751672	NaN	0.833333	1.040833	1.030776	0.50	...	NaN	NaN	0.353553	NaN	1.327422	0.431158	0.707107	NaN	1.03294	0.0
min	0.500000	2.50	2.5	2.5	1.500000	3.5	2.000000	1.500000	2.000000	3.00	...	3.5	3.5	3.000000	3.5	0.500000	2.000000	3.000000	5.0	0.50000	4.0
25%	3.000000	3.25	2.5	2.5	3.000000	3.5	2.000000	2.250000	3.125000	3.75	...	3.5	3.5	3.125000	3.5	2.625000	3.000000	3.500000	5.0	2.87500	4.0
50%	3.500000	3.50	2.5	2.5	3.500000	3.5	2.500000	3.000000	3.500000	4.00	...	3.5	3.5	3.250000	3.5	4.000000	3.000000	4.000000	5.0	3.00000	4.0
75%	4.000000	3.50	2.5	2.5	4.000000	3.5	3.000000	3.250000	3.750000	4.00	...	3.5	3.5	3.375000	3.5	4.000000	3.000000	4.500000	5.0	3.12500	4.0
max	5.000000	3.50	2.5	2.5	5.000000	3.5	4.500000	3.500000	4.500000	4.00	...	3.5	3.5	3.500000	3.5	5.000000	4.000000	5.000000	5.0	4.00000	4.0

8 rows × 9687 columns

4.智能推荐

FG = user_movie['阿甘正传（1994）']  # FG是Forrest Gump（），阿甘英文名称的缩写
pd.DataFrame(FG).head()

	阿甘正传（1994）
用户编号
1	4.0
2	NaN
3	NaN
4	NaN
5	NaN

import numpy as np
np.seterr(divide='ignore',invalid='ignore')
# axis默认为0，计算user_movie各列与FG的相关系数
corr_FG = user_movie.corrwith(FG)
similarity = pd.DataFrame(corr_FG, columns=['相关系数'])
similarity.head()

D:\coder\randomnumbers\venv\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py:2845: RuntimeWarning: Degrees of freedom <= 0 for slice
  c = cov(x, y, rowvar, dtype=dtype)
D:\coder\randomnumbers\venv\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py:518: RuntimeWarning: Mean of empty slice.
  avg = a.mean(axis, **keepdims_kw)

	相关系数
007之黄金眼（1995）	0.217441
100个女孩（2000）	NaN
100条街道（2016）	NaN
101忠狗续集:伦敦大冒险（2003）	NaN
101忠狗（1961）	0.141023

similarity.dropna(inplace=True)  # 或写成similarity=similarity.dropna()
similarity.head()

	相关系数
007之黄金眼（1995）	0.217441
101忠狗（1961）	0.141023
102只斑点狗（2000）	-0.857589
10件或更少（2006）	-1.000000
11:14（2003）	0.500000

similarity_new = pd.merge(similarity, ratings['评分次数'], left_index=True, right_index=True)
similarity_new.head()

	相关系数	评分次数
007之黄金眼（1995）	0.217441	132
101忠狗（1961）	0.141023	44
102只斑点狗（2000）	-0.857589	9
10件或更少（2006）	-1.000000	3
11:14（2003）	0.500000	4

# 第二种合并方式
similarity_new = similarity.join(ratings['评分次数'])
similarity_new.head()

	相关系数	评分次数
007之黄金眼（1995）	0.217441	132
101忠狗（1961）	0.141023	44
102只斑点狗（2000）	-0.857589	9
10件或更少（2006）	-1.000000	3
11:14（2003）	0.500000	4

similarity_new[similarity_new['评分次数'] > 20].sort_values(by='相关系数', ascending=False).head()  # 选取阈值

	相关系数	评分次数
阿甘正传（1994）	1.000000	329
抓狂双宝（1996）	0.723238	31
雷神：黑暗世界（2013）	0.715809	21
致命吸引力（1987）	0.701856	36
X战警：未来的日子（2014）	0.682284	30

补充知识点：groupby()函数的使用

import pandas as pd
data = pd.DataFrame([['战狼2', '丁一', 6, 8], ['攀登者', '王二', 8, 6], ['攀登者', '张三', 10, 8], ['卧虎藏龙', '李四', 8, 8], ['卧虎藏龙', '赵五', 8, 10]], columns=['电影名称', '影评师', '观前评分', '观后评分'])

data

	电影名称	影评师	观前评分	观后评分
0	战狼2	丁一	6	8
1	攀登者	王二	8	6
2	攀登者	张三	10	8
3	卧虎藏龙	李四	8	8
4	卧虎藏龙	赵五	8	10

means = data.groupby('电影名称')[['观后评分']].mean()
means

	观后评分
电影名称
卧虎藏龙	9.0
战狼2	8.0
攀登者	7.0

means = data.groupby('电影名称')[['观前评分', '观后评分']].mean()
means

	观前评分	观后评分
电影名称
卧虎藏龙	8.0	9.0
战狼2	6.0	8.0
攀登者	9.0	7.0

means = data.groupby(['电影名称', '影评师'])[['观后评分']].mean()
means

		观后评分
电影名称	影评师
卧虎藏龙	李四	8.0
卧虎藏龙	赵五	10.0
战狼2	丁一	8.0
攀登者	张三	8.0
攀登者	王二	6.0

count = data.groupby('电影名称')[['观后评分']].count()
count

	观后评分
电影名称
卧虎藏龙	2
战狼2	1
攀登者	2

count = count.rename(columns={
    
    '观后评分':'评分次数'})
count

	评分次数
电影名称
卧虎藏龙	2
战狼2	1
攀登者	2

【数据挖掘与商务智能决策】第十五章智能推荐系统 - 协同过滤算法

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实验内容

15.2 相似度计算三种常见方法

15.2.1 欧式距离

15.2.2 余弦内置函数

15.2.3 皮尔逊相关系数简单版

皮尔逊相关系数小案例

15.3 案例实战 - 电影智能推荐系统

补充知识点：groupby()函数的使用

拓展研究

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