第12章 电子商务网站用户行为分析及服务推荐

八十几万条的数据，第一次让我感觉到了小笔记本是多么的不给力。个人想要学习大数据真是从开始就很难啊。磕磕碰碰总算把这一章中的主要代码全都弄出来了。下面就开始。

为了避免在中间插入太多代码造成内容本身零落，所以代码请至我的个人博客中中自行下载。

1. 背景与挖掘目标

   推荐系统和搜索引擎的不同在于，推荐系统不需要用户提供明确的要求，而是通过分析用户的历史行为，从而主动想用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。

2. 分析方法与过程

通过协同过滤算法进行推荐。而最主要的问题在于：数据量太大以为物品数与用户数很多，在构件用户和物品的稀疏矩阵时，会出现设备内存不够的情况。
分析的过程主要包括：

• 从系统中获取用户访问网站的原始记录。（这一点已经提供给我们）
• 对数据进行多维度分析。
• 对数据进行预处理。
• 对用户防卫的html页面进行数据处理

• 利用多种算法进行推荐，进行模型评价。（暂时我只做了一种推荐）

  2.1 数据探索和抽取
  这是我花费最多时间的部分，原因有几个。

• 首先，pandas处理这么大数据量时只能分次读取，然后再进行合并，相当的耗费时间。
• 其次，我利用了sql和pandas两种方法进行这一部分工作，所以，下面的内容会有一些代码和结果的对比。
• 最后，确实对于复杂的sql和pandas的数据抽取方法不够熟悉，花费了很多时间。

开始需要安装MariaDB并且导入sql文件。开始我导入很多次都提示失败，一直也没找到原因，试了好几次以后突然就成功了。所以，如果你导入不了，那就多试几次吧。

因为过程中会多次进行各种切片抽取，会爆出很多提示错误，所以输入以下代码，忽略所有警告。

import warningswarnings.filterwarnings("ignore")

导入方法同书中代码，不再赘述。我这里读取一次大概需要一分多钟，确实很慢。

可以和书中的结果是一致的。这一段书中代码也没有什么问题。

基本也是同样的方法，可以获取101类型各种网页的比例。

随后是对107类型网页进行分块的统计。
有朋友会在这里遇到一个问题，counts2始终获取不到值。这是因为sql是一个生成器类型，所以在使用过一次以后，就不能继续使用了。必须要重新执行一次读取。

可以看到，结果与书上的表12-5也是一致的。

随后书上也就没有提供代码了，我们可以看一下包含?的网页。其实方法和前面的都一样，最后结果如下。

与书中的表12-6的结果也是一致的。但是在这里我引入了用sql进行查询的方法来验证结果。过程中我发现，sql进行这一类的数据探索的过程，远远比pandas要快很多。

看看这个结果，速度只需要2秒不到，而pandas连读取都没有完成呢。

上面的结果展示了分类筛选pandas和sql的对比，在对其他类型中的分类统计，我们再来看下汇总为百分比以后的结果。

这是pandas计算的结果

这是sql计算的结果

看出也是两者结果相同，并且与书中表12-7是相同的，而sql只用时1.41秒。这比pd.concat所花费的时间还要短。

在瞎逛类型的统计中，书中也没有给出代码，而且给出的统计方法也很简略，所以做出的结果也有所不同。不知道有没有大神做出了相似的结果。

页面点击次数的统计中，也做了pandas和sql进行的对比。

pandas执行的结果

sql执行的结果

可见均与书中表12-9是一致的。

随后，是对点击次数的网页进行分类。

可见这里的结果与书中表12-10的结果并不一样，原因我找了很久也没找到。因为我认为书中结果可能有错误。

因为随后的数据探索内容，基本都比较简单，而且在后文中也没有实际用到，我就没有进行实验了。不过都不是太难的代码。

不过整篇文章中，数据探索阶段其实是最花时间的，不过在这过程中确实对pandas的数据抽取方法有了进一步的训练。同时我认为，对于实际工作而言，探索工作可以利用sql的方式进行，可以节约很多时间。所以，学习sql各种统计方法可以说是必须的。

2.2 数据清洗
表12-16 规则清洗表基本是对上面工作的一个汇总，我没有进行重现。结果应该是有所不同的。

cleaned_gzdata 和 changed_gzdata采用书中的代码，说实话，不如在数据库工具中操作起来快。

splited_gzdata书中代码提供的比较少，如果光只用书中的代码，后面的工作可能就没法做了。所以自己进行调整后。获得splited_gzdata表。

至此，数据的准备工作算是完成了。

2.3 推荐算法的实现

由于机器实在不给力，我试过跑了几次用全部数据进行R矩阵的生成，全都最后以无响应为结局。
在这里也就体现了，本文开始所说的 最主要的问题在于：数据量太大以为物品数与用户数很多，在构件用户和物品的稀疏矩阵时，会出现设备内存不够的情况。
所以，我只选取了1万条数据做了一个较为简略的测试，不过过程是相似的，如果用更好的机器和更多的时间，应该还是可以做出结果的。

书中给出的jaccard和recommender的代码，我认为都有一点问题，所以我进行了重写。

看下结果，说实话，这远没有之前几讲的内容直观。无法直接看出结果是否正确。

1. 模型评价部分
   因为这一篇的模型评价是多个推荐算法的对比，并且评价指标所用的数据好像也没有给出，所以我这里就没有做了，如果有大神做了，拜托给出链接参考学习。

总结：
本章的难度感觉还是高于前几章内容的，对pandas的各种功能和用法需要比较熟悉。协同推荐算法本身不算困难，不过如果没有demo参考的情况下，感觉自己也还是写不出来的。