【数据挖掘】新闻推荐比赛 Task1 Baseline

Alex_Shen
2021-12-02 / 0 评论 / 0 点赞 / 92 阅读 / 3,194 字 / 正在检测是否收录...
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Baseline 技巧

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  1. online / offline区别

    online调用所有数据作为训练集
    offline仅调用训练集进行训练

# debug模式:从训练集中划出一部分数据来调试代码
def get_all_click_sample(data_path, sample_nums=10000):
    """
        训练集中采样一部分数据调试
        data_path: 原数据的存储路径
        sample_nums: 采样数目(这里由于机器的内存限制,可以采样用户做)
    """
    all_click = pd.read_csv(data_path + 'train_click_log.csv')
    all_user_ids = all_click.user_id.unique()
    sample_user_ids = np.random.choice(
        all_user_ids, size=sample_nums, replace=False)
    all_click = all_click[all_click['user_id'].isin(sample_user_ids)]
    all_click = all_click.drop_duplicates(
        (['user_id', 'click_article_id', 'click_timestamp']))
    return all_click
    
# 读取点击数据,这里分成线上和线下,如果是为了获取线上提交结果应该讲测试集中的点击数据合并到总的数据中
# 如果是为了线下验证模型的有效性或者特征的有效性,可以只使用训练集
def get_all_click_df(data_path='../tcdata', offline=True):
    if offline:
        all_click = pd.read_csv(data_path + 'train_click_log.csv')
    else:
        trn_click = pd.read_csv(data_path + 'train_click_log.csv')
        tst_click = pd.read_csv(data_path + 'testA_click_log.csv')
        all_click = trn_click.append(tst_click)
    # print(all_click_df.shape)
    all_click = all_click.drop_duplicates(
        (['user_id', 'click_article_id', 'click_timestamp']))
    return all_click
  1. 文章与文章之间的相似性矩阵计算
    利用单个用户的点击事件相关性,计算文章与文章之间的相似矩阵。
def itemcf_sim(df):
    """
        文章与文章之间的相似性矩阵计算
        :param df: 数据表
        :item_created_time_dict:  文章创建时间的字典
        return : 文章与文章的相似性矩阵
        思路: 基于物品的协同过滤(详细请参考上一期推荐系统基础的组队学习), 在多路召回部分会加上关联规则的召回策略
    """
    user_item_time_dict = get_user_item_time(df)
    # 计算物品相似度
    i2i_sim = {}
    item_cnt = defaultdict(int)
    for user, item_time_list in tqdm(user_item_time_dict.items()):
        # 在基于商品的协同过滤优化的时候可以考虑时间因素
        for i, i_click_time in item_time_list:
            item_cnt[i] += 1
            i2i_sim.setdefault(i, {})
            for j, j_click_time in item_time_list:
                if(i == j):
                    continue
                i2i_sim[i].setdefault(j, 0)
                i2i_sim[i][j] += 1 / math.log(len(item_time_list) + 1)
    i2i_sim_ = i2i_sim.copy()
    for i, related_items in tqdm(i2i_sim.items()):
        for j, wij in related_items.items():
            i2i_sim_[i][j] = wij / math.sqrt(item_cnt[i] * item_cnt[j])
    # 将得到的相似性矩阵保存到本地
    pickle.dump(i2i_sim_, open(save_path + 'itemcf_i2i_sim.pkl', 'wb'))
    return i2i_sim_
  1. 基于文章协同过滤的召回
    计算每一个用户的前10个热门文章
# 基于商品的召回i2i
def item_based_recommend(user_id, user_item_time_dict, i2i_sim, sim_item_topk, recall_item_num, item_topk_click):
    """
        基于文章协同过滤的召回
        :param user_id: 用户id
        :param user_item_time_dict: 字典, 根据点击时间获取用户的点击文章序列   {user1: [(item1, time1), (item2, time2)..]...}
        :param i2i_sim: 字典,文章相似性矩阵
        :param sim_item_topk: 整数, 选择与当前文章最相似的前k篇文章
        :param recall_item_num:    整数, 最后的召回文章数量
        :param item_topk_click: 列表,点击次数最多的文章列表,用户召回补全        
        return: 召回的文章列表 {item1:score1, item2: score2...}
        注意: 基于物品的协同过滤(详细请参考上一期推荐系统基础的组队学习), 在多路召回部分会加上关联规则的召回策略
    """
    # 获取用户历史交互的文章
    user_hist_items = user_item_time_dict[user_id]
    user_hist_items_ = {user_id for user_id, _ in user_hist_items}
    item_rank = {}
    for loc, (i, click_time) in enumerate(user_hist_items):
        for j, wij in sorted(i2i_sim[i].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:sim_item_topk]:
            if j in user_hist_items_:
                continue
            item_rank.setdefault(j, 0)
            item_rank[j] += wij
    # 不足10个,用热门商品补全
    if len(item_rank) < recall_item_num:
        for i, item in enumerate(item_topk_click):
            if item in item_rank.items():  # 填充的item应该不在原来的列表中
                continue
            item_rank[item] = - i - 100  # 随便给个负数就行
            if len(item_rank) == recall_item_num:
                break
    item_rank = sorted(item_rank.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[
        :recall_item_num]
    return item_rank
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