推荐算法 之协同过滤

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# coding:UTF-8
'''
Date:20160928
@author: zhaozhiyong
'''

import numpy as np
import pandas

def load_data(file_path):
'''导入用户商品数据
 input: file_path(string):用户商品数据存放的文件
 output: data(mat):用户商品矩阵
 '''
    f = open(file_path)   
    data = []
for line in f.readlines():
        lines = line.strip().split("\t")
        tmp = []
for x in lines:
if x != "-":
                tmp.append(float(x))  # 直接存储用户对商品的打分
else:
                tmp.append(0)
        data.append(tmp)
    f.close()

return np.mat(data)

def cos_sim(x, y):
'''余弦相似性
 input: x(mat):以行向量的形式存储，可以是用户或者商品
 y(mat):以行向量的形式存储，可以是用户或者商品
 output: x和y之间的余弦相似度
 '''
    numerator = x * y.T  # x和y之间的额内积
    denominator = np.sqrt(x * x.T) * np.sqrt(y * y.T) 
return (numerator / denominator)[0, 0]


def similarity(data):
'''计算矩阵中任意两行之间的相似度
 input: data(mat):任意矩阵
 output: w(mat):任意两行之间的相似度
 '''
    m = np.shape(data)[0]  # 用户的数量
# 初始化相似度矩阵
    w = np.mat(np.zeros((m, m)))

for i in range(m):
for j in range(i, m):
if j != i:
# 计算任意两行之间的相似度
                w[i, j] = cos_sim(data[i, ], data[j, ])
                w[j, i] = w[i, j]
else:
                w[i, j] = 0
return w

def user_based_recommend(data, w, user):
'''基于用户相似性为用户user推荐商品
 input: data(mat):用户商品矩阵
 w(mat):用户之间的相似度
 user(int):用户的编号
 output: predict(list):推荐列表
 '''
    m, n = np.shape(data)
    interaction = data[user, ]  # 用户user与商品信息

# 1、找到用户user没有互动过的商品
    not_inter = []
for i in range(n):
if interaction[0, i] == 0:  # 没有互动的商品
            not_inter.append(i)

# 2、对没有互动过的商品进行预测

    print('not_inter=',not_inter)
    predict={}
    dd=np.array(data)
    ww=np.array(w) 
if len(not_inter)>0:

for i in not_inter:

            predict[i]=ww[:,user]@dd[:,i].T
            print(predict)
return predict



def top_k(predict, k):
'''为用户推荐前k个商品
 input: predict(list):排好序的商品列表
 k(int):推荐的商品个数
 output: top_recom(list):top_k个商品
 '''
    pp=pandas.Series(predict)
    pp1=pp.sort_values(ascending=False)
#top_recom = []
    len_result = len(predict)

if k>=len_result:

return pp1.iloc[:k]
else:
return pp1

if __name__ == "__main__":
# 1、导入用户商品数据
print ("------------ 1. load data ------------")
    data = load_data("data.txt")
# 2、计算用户之间的相似性
print ("------------ 2. calculate similarity between users -------------"  )  
    w = similarity(data)
# 3、利用用户之间的相似性进行推荐
print ("------------ 3. predict ------------" )   
    predict = user_based_recommend(data, w, 0)
# 4、进行Top-K推荐
print ("------------ 4. top_k recommendation ------------")
    top_recom = top_k(predict, 1)
print ('top_recom=',top_recom)

------------ 1. load data ------------
------------ 2. calculate similarity between users -------------
------------ 3. predict ------------
not_inter= [2, 4]
{2: 5.1030390226883604}
{2: 5.1030390226883604, 4: 2.2249110640673515}
------------ 4. top_k recommendation ------------
top_recom= 2    5.103039
4    2.224911
dtype: float64