基于用户的协同过滤(user-based collaborative filtering)

姓名:wagsyang 
日期:星期四, 08. 十二月 2016 03:25下午

简介

本文是集体智慧编程一书的学习笔记。

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一个协作型过滤算法通常是对一大群人进行搜索，并从中找出与我们品味相近的一小群人。算法会对这些人所偏爱的其它内容进行考察，并将它们组合起来构造出一个经过排名的推荐列表。

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收集偏好

我们要对不同的人和他对某个事物的偏好找一种表达方式，这里的研究对象是某人对它看过的电影的评价，评分由1到5。

#基于用户的协同过滤 critics={\ 'Lisa Rose':{'lady in water':2.5,'snakes on a plane':3.5,'just my luck':3.0,'superman returns':3.5,'you,me and dupree':2.5,'the night listener':3.0},'Gene Seymour':{'lady in water':3.0,'snakes on a plane':3.5,'just my luck':1.5,'superman returns':5.0,'you,me and dupree':3.5,'the night listener':3.0},'Michael Phillips':{'lady in water':2.5,'snakes on a plane':3.0,'superman returns':3.5,'the night listener':4.0},'Claudia Puig':{'snakes on a plane':3.5,'just my luck':3.0,'superman returns':4.0,'the night listener':4.5},'Mick Lasalle':{'lady in water':3.0,'snakes on a plane':4.0,'just my luck':2.0,'superman returns':3.0,'you,me and dupree':2.0,'the night listener':3.0},'Jack Matthews':{'lady in water':3.0,'snakes on a plane':4.0,'superman returns':5.0,'you,me and dupree':3.5,'the night listener':3.0},'Toby':{'snakes on a plane':4.5,'superman returns':4.0,'you,me and dupree':1.0}}

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寻找相近的用户

我们已经有了以上的数据，现在我们给你一个人H以及H所看过的电影的评分，怎样判断H与以上哪些人相似度最高？度量相似度的准则又是什么？这里我们介绍两种计算相似度的评价准则。欧几里德距离和皮尔逊相关度。

欧几里德距离 
欧几里德距离就是两个点的空间距离：

（1）式可以计算出距离值，偏好越相似的人，其距离就越短。我们现在需要一个函数，表示偏好越相近这个函数值就越大。我们可以这样：

但是万一当distance=0，（2）就有问题了，我们修正一下，再加一项：

下面我们用pyhton程序表示两个人基于欧几里德距离的相似度：

from math import sqrt #欧几里德距离 def sim_distance(prefs,p1,p2):si={}# find common itemsfor item in prefs[p1]:if item in prefs[p2]: si[item]=1if len(si)==0: return 0#cal the distancesum_of_sqr=sum([pow(prefs[p1][item]-prefs[p2][item],2) for item in si]) return 1/(1+sqrt(sum_of_sqr))

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皮尔逊相关度 
对于欧几里德距离的相似度评价标准，如果某个人总是倾向于给出比本来与他有极高相似度的人高（低）的分数，比如：

person1={film1：2.1，film2：3.1 ，film：4.1} 
person2={film1：2.9，film2：3.9 ，film：4.9}

计算出的欧几里德距离的值是很大的，是不相似的（较person3 =（2.1,2.6,3.6）），计算出这样的结果是因为person1内心的标准较person2更为严(zhuang)苛(bi)，每个电影都比其他人给分低。但实际上这两人是品味相同的。 
所以，直接计算欧式距离确实简单，但有不足。如果我们用一条直线能够很好拟合这俩人的数据，就像上面的俩人，这肯定是极好的。因此，我们可以定义一种度量拟合程度的东西。这个东西就是皮尔逊相关度：

关于皮尔逊相关度的定义和推导请参考概率论与数理统计。 
代码实现：

#皮尔逊相关度 def sim_pearson(prefs,p1,p2):si={}for item in prefs[p1]:if item in prefs[p2]: si[item]=1if len(si)==0: return 0# 对所有偏好求和sum1=sum([prefs[p1][item] for item in si])sum2=sum([prefs[p2][item] for item in si])# 求平方和sum1sq=sum([pow(prefs[p1][item],2) for item in si])sum2sq=sum([pow(prefs[p2][item],2) for item in si])# 求乘积之和psum=sum([prefs[p1][item]*prefs[p2][item] for item in si])# 计算皮尔逊相关度num=psum-sum1*sum2/len(si)den=sqrt((sum1sq-pow(sum1,2)/len(si))*(sum2sq-pow(sum2, 2)/len(si)))if den==0: return 0return num/den

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还有其它相似度的评价准则，比如：Jaccard系数，曼哈顿距离，这里不做介绍。

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为相近的人打分

我们知道了如何计算两个人的相关度，下面我们将所有的人同自己作相关度计算，算出和自己相关度从高到低的排名。这里我们的样本比较少，就不做排名了，将全部人当作品味相近的那一小群人。

排名结果如下：

评论者相似度NightS.xNightLadyS.xLadyLuckS.xLuck

Rose	0.99	3.0	2.97	2.5	2.48	3.0	2.97
Seymour	0.38	3.0	1.14	3.0	1.14	1.5	0.57
Puig	0.89	4.5	4.02			3.0	2.68
LaSalle	0.92	3.0	2.77	3.0	2.77	2.0	1.85
Matthews	0.66	3.0	1.99	3.0	1.99
Total			12.89		8.38		8.07
Sim.Sum			3.84		2.95		3.18
Total/Sim.Sum			3.35		2.83		2.53

其中，以S.开头的值等于和某个人的相似度乘以他对某一电影的评分，这样，和我们品味相同的人它们的相似度高，自然占的比重就大，这也正是推荐的本意了。其实我们可以直接用Total的值来进行推荐了，但是有一些人没有看过某个电影，其评分为空，如果我们还按Total值来推荐，势必会有这种结果：某一个电影很多人都看过，其Total值非常非常大，而一个小众的电影，很少人看过（但实际它很符合你的口味），其Total值就非常小，这个Total值小的电影就不会被推荐给你，这是你我都不会同意的。因此，考虑到没被看过的电影的空值项，我们可以将Total值除以看过这部电影的人的相似度之和，即： 

代码实现如下：

#获得推荐 def get_recommendations(prefs,person,similarity):totals={}simsum={}for other in prefs:#dont compare to myselfif other==person: continuesim=similarity(prefs,person,other)#loop out if there is no similarityif sim<=0 : continuefor item in prefs[other]:#recommend a film I have never watchedif item not in prefs[person]:#value*simtotals.setdefault(item,0)totals[item]+=prefs[other][item]*sim#sum of simsimsum.setdefault(item,0)simsum[item]+=sim#recommand list rankings=[(value/simsum[item],item) for item, value in totals.items()]#recommand list rankings.sort(reverse=True)return rankings

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总结

基于用户的协同过滤推荐思路是这样的：

我&我看过的电影 根据相似度度量准则>根据相似度度量准则> 臭味相投的人（座次：甲乙丙丁）电影按公式(5)排座次>电影按公式(5)排座次>它们看过的电影（排名：子丑寅卯）推荐哪个？>推荐哪个？>第一个错不了

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的基于用户的协同过滤(user-based collaborative filtering)的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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