Python基于机器学习方法实现的电影推荐系统实例详解

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推荐算法在互联网行业的应用非常广泛,今日头条、美团点评等都有个性化推荐,推荐算法抽象来讲,是一种对于内容满意度的拟合函数,涉及到用户特征和内容特征,作为模型训练所需维度的两大来源,而点击率,页面停留时间,评论或下单等都可以作为一个量化的 Y 值,这样就可以进行特征工程,构建出一个数据集,然后选择一个合适的监督学习算法进行训练,得到模型后,为客户推荐偏好的内容,如头条的话,就是咨询和文章,美团的就是生活服务内容。

可选择的模型很多,如协同过滤,逻辑斯蒂回归,基于DNN的模型,FM等。我们使用的方式是,基于内容相似度计算进行召回,之后通过FM模型和逻辑斯蒂回归模型进行精排推荐,下面就分别说一下,我们做这个电影推荐系统过程中,从数据准备,特征工程,到模型训练和应用的整个过程。

我们实现的这个电影推荐系统,爬取的数据实际上维度是相对少的,特别是用户这一侧的维度,正常推荐系统涉及的维度,诸如页面停留时间,点击频次,收藏等这些维度都是没有的,以及用户本身的维度也相对要少,没有地址、年龄、性别等这些基本的维度,这样我们爬取的数据只有打分和评论这些信息,所以之后我们又从这些信息里再拿出一些统计维度来用。我们爬取的电影数据(除电影详情和图片信息外)是如下这样的形式:

Python基于机器学习方法实现的电影推荐系统实例详解_第1张图片

这里的数据是有冗余的,又通过如下的代码,对数据进行按维度合并,去除冗余数据条目:

            
# 处理主函数,负责将多个冗余数据合并为一条电影数据,将地区,导演,主演,类型,特色等维度数据合并
def mainfunc():
 try:
  unable_list = []
  with connection.cursor() as cursor:
   sql='select id,name from movie'
   cout=cursor.execute(sql)
   print("数量: "+str(cout))

   for row in cursor.fetchall():
    #print(row[1])
    movieinfo = df[df['电影名'] == row[1]]
    if movieinfo.shape[0] == 0:
     disable_movie(row[0])
     print('disable movie ' + str(row[1]))
    else:
     g = lambda x:movieinfo[x].iloc[0]
     types = movieinfo['类型'].tolist()
     types = reduce(lambda x,y:x+'|'+y,list(set(types)))
     traits = movieinfo['特色'].tolist()
     traits = reduce(lambda x,y:x+'|'+y,list(set(traits)))
     update_one_movie_info(type_=types, actors=g('主演'), region=g('地区'), director=g('导演'), trait=traits, rat=g('评分'), id_=row[0])
       
  connection.commit()
 finally:
  connection.close()
          

之后开始准备用户数据,我们从用户打分的数据中,统计出每一个用户的打分的最大值,最小值,中位数值和平均值等,从而作为用户的一个附加属性,存储于userproex表中:

            
'insert into userproex(userid, rmax, rmin, ravg, rcount, rsum, rmedian) values(\'%s\', %s, %s, %s, %s, %s, %s)' % (userid, rmax, rmin, ravg, rcount, rsum, rmedium)
'update userproex set rmax=%s, rmin=%s, ravg=%s, rmedian=%s, rcount=%s, rsum=%s where userid=\'%s\'' % (rmax, rmin, ravg, rmedium, rcount, rsum, userid)
          

以上两个SQL是最终插入表的时候用到的,代表准备用户数据的最终步骤,其余细节可以参考文末的github仓库,不在此赘述,数据处理还用到了一些SQL,以及其他处理细节。

系统上线运行时,第一次是全量的数据处理,之后会是增量处理过程,这个后面还会提到。

我们目前把用户数据和电影的数据的原始数据算是准备好了,下一步开始特征工程。做特征工程的思路是,对type, actors, director, trait四个类型数据分别构建一个频度统计字典,用于之后的one-hot编码,代码如下:

            
def get_dim_dict(df, dim_name):
 type_list = list(map(lambda x:x.split('|') ,df[dim_name]))
 type_list = [x for l in type_list for x in l]
 def reduce_func(x, y):
 for i in x:
  if i[0] == y[0][0]:
  x.remove(i)
  x.append(((i[0],i[1] + 1)))
  return x
 x.append(y[0])
 return x
 l = filter(lambda x:x != None, map(lambda x:[(x, 1)], type_list))
 type_zip = reduce(reduce_func, list(l))
 type_dict = {}
 for i in type_zip:
 type_dict[i[0]] = i[1]
 return type_dict
          

涉及到的冗余数据也要删除

df_ = df.drop(['ADD_TIME', 'enable', 'rat', 'id', 'name'], axis=1)

将电影数据转换为字典列表,由于演员和导演均过万维,实际计算时过于稀疏,当演员或导演只出现一次时,标记为冷门演员或导演

            
movie_dict_list = []
for i in df_.index:
 movie_dict = {}
 #type
 for s_type in df_.iloc[i]['type'].split('|'):
 movie_dict[s_type] = 1
 #actors
 for s_actor in df_.iloc[i]['actors'].split('|'):
 if actors_dict[s_actor] < 2:
  movie_dict['other_actor'] = 1
 else:
  movie_dict[s_actor] = 1
 #regios
 movie_dict[df_.iloc[i]['region']] = 1
 #director
 for s_director in df_.iloc[i]['director'].split('|'):
 if director_dict[s_director] < 2:
  movie_dict['other_director'] = 1
 else:
  movie_dict[s_director] = 1
 #trait
 for s_trait in df_.iloc[i]['trait'].split('|'):
 movie_dict[s_trait] = 1
 movie_dict_list.append(movie_dict)
          

使用DictVectorizer进行向量化,做One-hot编码

            
v = DictVectorizer()
X = v.fit_transform(movie_dict_list)
          

这样的数据,下面做余弦相似度已经可以了,这是特征工程的基本的一个处理,模型所使用的数据,需要将电影,评分,用户做一个数据拼接,构建训练样本,并保存CSV,注意这个CSV不用每次全量构建,而是除第一次外都是增量构建,通过mqlog中类型为'c'的消息,增量构建以comment(评分)为主的训练样本,拼接之后的形式如下:

            
USERID cf2349f9c01f9a5cd4050aebd30ab74f
movieid 10533913
type 剧情|奇幻|冒险|喜剧
actors 艾米・波勒|菲利丝・史密斯|理查德・坎德|比尔・哈德尔|刘易斯・布莱克
region 美国
director 彼特・道格特|罗纳尔多・德尔・卡门
trait 感人|经典|励志
rat 8.7
rmax 5
rmin 2
ravg 3.85714
rcount 7
rmedian 4
TIME_DIS 15
          

这个数据的actors等字段和上面的处理是一样的,为了之后libfm的使用,在这里需要转换为libsvm的数据格式

dump_svmlight_file(train_X_scaling, train_y_, train_file)

模型使用上遵循先召回,后精排的策略,先通过余弦相似度计算一个相似度矩阵,然后根据这个矩阵,为用户推荐相似的M个电影,在通过训练好的FM,LR模型,对这个M个电影做偏好预估,FM会预估一个用户打分,LR会预估一个点击概率,综合结果推送给用户作为推荐电影。

模块列表

  • recsys_ui: 前端技术(html5+JavaScript+jquery+ajax)
  • recsys_web: 后端技术(Java+SpringBoot+mysql)
  • recsys_spider: 网络爬虫(python+BeautifulSoup)
  • recsys_sql: 使用SQL数据处理
  • recsys_model: pandas, libFM, sklearn. pandas数据分析和数据清洗,使用libFM,sklearn对模型初步搭建
  • recsys_core: 使用pandas, libFM, sklearn完整的数据处理和模型构建、训练、预测、更新的程序
  • recsys_etl:ETL 处理爬虫增量数据时使用kettle ETL便捷处理数据

为了能够输出一个可感受的系统,我们采购了阿里云服务器作为数据库服务器和应用服务器,在线上搭建了电影推荐系统的第一版,地址是:

www.technologyx.cn

可以注册,也可以使用已有用户:

用户名 密码
gavin 123
gavin2 123
wuenda 123

欢迎登录使用感受一下。

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设计思路

Python基于机器学习方法实现的电影推荐系统实例详解_第3张图片

用简单地方式表述一下设计思路,

1.后端服务recsys_web依赖于系统数据库的推荐表‘recmovie'展示给用户推荐内容

2.用户对电影打分后(暂时没有对点击动作进行响应),后台应用会向mqlog表插入一条数据(消息)。

3.新用户注册,系统会插入mqlog中一条新用户注册消息

4.新电影添加,系统会插入mqlog中一条新电影添加消息

5.推荐模块recsys_core会拉取用户的打分消息,并且并行的做以下操作:

a.增量的更新训练样本
b.快速(因服务器比较卡,目前设定了延时)对用户行为进行基于内容推荐的召回
c.训练样本更新模型
d.使用FM,LR模型对Item based所召回的数据进行精排
e.处理新用户注册消息,监听到用户注册消息后,对该用户的属性初始化(统计值)。
f.处理新电影添加消息,更新基于内容相似度而生成的相似度矩阵

注:

由于线上资源匮乏,也不想使系统增加复杂度,所以没有直接使用MQ组件,而是以数据库表作为代替。
项目源码地址: https://github.com/GavinHacker/recsys_core

模型相关的模块介绍

增量的处理用户comment,即增量处理评分模块

这个模块负责监听来自mqlog的消息,如果消息类型是用户的新的comment,则对消息进行拉取,并相应的把新的comment合并到总的训练样本集合,并保存到一个临时目录

然后更新数据库的config表,把最新的样本集合(csv格式)的路径更新上去

运行截图

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消息队列的截图

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把csv处理为libsvm数据

这个模块负责把最新的csv文件,异步的处理成libSVM格式的数据,以供libFM和LR模型使用,根据系统的性能确定任务的间隔时间

运行截图

Python基于机器学习方法实现的电影推荐系统实例详解_第6张图片

基于内容相似度推荐

当监听到用户有新的comment时,该模块将进行基于内容相似度的推荐,并按照电影评分推荐

运行截图

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libFM预测

http://www.libfm.org/

对已有的基于内容推荐召回的电影进行模型预测打分,呈现时按照打分排序

如下图为打分更新

Python基于机器学习方法实现的电影推荐系统实例详解_第8张图片

逻辑回归预测

对样本集中的打分做0,1处理,根据正负样本平衡,> 3分为喜欢 即1, <=3 为0 即不喜欢,这样使用逻辑回归做是否喜欢的点击概率预估,根据概率排序

Python基于机器学习方法实现的电影推荐系统实例详解_第9张图片

项目源码地址: https://github.com/GavinHacker/recsys_core


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