使用numpy完成item-cf算法

1.  Item-cf实现的基本原理

下面以一个实例来展示使用perason相似度计算的item-cf算法

1.1：计算物品相似度（以《寻龙诀》和《小门神》两部电影为例）

Index栏的A,B,C,D,E,F,G为用户，column栏为电影的评分。

距离：A/老炮儿 栏 评分为3.5，即代表A用户对老炮评分为3.5分。

 

1.2计算Pearson相似度

计算公式：

我们选《寻龙诀》（X）和《小门神》（Y）作为例子，来算一下相似度，则

X=（3.5，5.0，3.0）

Y=（3.0，3.5，2.0）

数字就是评分，因为只有三个人同时看了这两个电影，所以X，Y两个向量都只有三个元素。

求相关系数，这个可以直接通过numpy提供的corrcoef方法计算。

 

1.3得到相似度表：

相关系数取值为【-1，1】，1表示完全相似，0表示没关系，-1表示完全相反。结合到电影偏好上，如果相关系数为负数，比如《老炮儿》和《唐人街探案》，意思是说，喜欢《老炮儿》的人，存在厌恶《唐人街探案》的倾向。

2.  数据导入MySQL

要实现item-cf，肯定先要将数据导入MySQL，这里使用Navicat for MySQL的导入数据功能（ps:由于实现的是item-cf算法，只需要评论的详细信息，因此仅导入了评论信息，书籍信息使用书籍的id号代替）：

设置好格式和字段名后导入结果如下：

3.  利用python实现item-cf算法

3.1得到所需信息的查询

要计算两本书的pearson相似度，需要得到对这两本书都进行过评价的所有用户，以及这些用户对这两本书的评分。

在这里以《火鳳燎原 23》（书id号：3024737）和《火鳳燎原 4》（书id号3024796）为例

可以使用如下语句进行查询得到结果：

SELECT a.author,a.rating,b.rating fromsheet1 a,sheet1 b where a.bookID=3024737 and b.bookID=3024796 and a.uri=b.uriand a.rating <> 0 and b.rating <> 0;

得到的结果为：

(('MajorZiggy',5, 4), ('欧阳杼', 5, 4), ('小肚子✨', 5, 5), ('伽藍紙鳶', 5, 5), ('legolas', 5, 5), ('医遗以癔', 4, 4), ('小八千', 5, 5))

这个tuple中的数据，第一列为评论者，第二列为对《火鳳燎原 23》的评分，第三列为对《火鳳燎原 4》的评分。

整理一下格式后，可以得到两个向量：

[5, 5,5, 5, 5, 4, 5]

[4, 4, 5, 5, 5,4, 5]

分别是不同用户对《火鳳燎原 23》的评分向量和对《火鳳燎原 4》的评分向量

这里有两个注意点：

1.    使用a.uri=b.uri而不用a.name=b.name是因为防止有重名的评论者，所以使用每个评论者独一无二的uri。

2.    a.rating<>0和b.rating<>0是因为库中0代表只有评论而没有评分，所以需要去掉。

之后就可以用numpy进行相似度计算了

3.2计算得到两个向量的pearson相似度

之后可以使用Numpy计算两个向量的pearson相似度。

代码如下：

import pymysqlimport numpy as npimport codecsdb=pymysql.connect("localhost","root","","douban",charset='utf8') #连接数据库#查询两本书的评分cursor=db.cursor()cursor.execute("SELECT a.author,a.rating,b.rating from sheet1 a,sheet1 b where a.bookID=3024737 and b.bookID=3024796 and a.uri=b.uri and a.rating <> 0 and b.rating <> 0; ")data=cursor.fetchall()print(data) a=[]b=[]for dat in data:  #得到两个向量    a.append(dat[1])    b.append(dat[2])rel=np.corrcoef(a, b)  #计算pearson相似度的方法print(rel[0][1])  #pearson相似度file=codecs.open('C:/Users/xuwei/Desktop/corr.txt',mode='a',encoding='utf-8')file.write(str(data))file.close()db.close()

得到这两本书的pearson相似度为0.471404520791

 

3.3 对所有书计算pearson相似度

运用上述方法，可以对所有书两两计算pearson相似度。

可以采用dict存储某本书与其他所有书的相似度，进行排序后，就可以得到与某本书最相似的书了。代码如下：

import pymysqlimport numpy as npimport codecsf=open("C:/Users/xuwei/Desktop/demo.txt",'r')    #读取所有书的id号line=f.readline()list=[]while line:    list.append(line.replace('\n',''))    line=f.readline()db=pymysql.connect("localhost","root","","douban")for i in list:    dict={}    for j in list:        if i != j:            cursor=db.cursor()            sql="SELECT a.author,a.rating,b.rating from sheet1 a,sheet1 b where a.bookID={0} and b.bookID={1} and a.uri=b.uri and a.rating <> 0 and b.rating <> 0; ".format(i,j)            cursor.execute(sql)            data=cursor.fetchall()            if len(data)>1:        #判断共同评分数量，如果只有一个的话没有办法计算相似度                a=[]                b=[]                for dat in data:                    a.append(dat[1])                    b.append(dat[2])                rel=np.corrcoef(a, b)   #计算相似度                if not np.isnan(rel[0][1]):  #判断是否为nan，若不是就存到字典里                    dict[j]=rel[0][1]    dic=sorted(dict.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True)  #按相似度由大到小排序    print(dic)    file=codecs.open('C:/Users/xuwei/Desktop/corr.txt',mode='a',encoding='utf-8')    file.write(i+'\t'+str(dic)+'\n')   #写到文件中    file.close()    print(i,'write finished')db.close()