集体智慧编程学习笔记...更新

本人是python初学者，本系列用来熟悉python和记录学习点滴

【度量、参数、函数】『名词』▲注意

第二章：推荐算法

语言python

例子：电影推荐

思想：『协作性过滤』：对一大群人进行搜索，找出与我们品味相近的一小群人。对这些人偏爱的其他内容进行考察，将他们组合起来构造出一个经过排名的推荐列表。

步骤：

1『数值化』将属性的值对应到数字，。如喜欢：1不喜欢-1；已购买2，已浏览1未购买0
2『相似度系数』：用来确定与其他人评委的相似程度的度量。

常用两种度量：

①【欧几里得距离】：坐标系上两点之间的距离 

pow(m,n) m的n次方 sqrt(m)m的平方根。/无须

sqrt(pow(a-b,2)+pow(c-d),2))空间（a，b）（c，d）上两点的距离。须from math import sqrt

距离越小，偏好越接近。不过为了使得总是返回0-1之间的值，并且值越大，偏好越接近。

在这里对距离进行处理1/(1+sqrt(pow(a-b,2)+pow(c-d),2)))，+1并去倒数。

【函数】

def sim_distance(prefs,person1,pernson2):    si={}    for item in prefs[person1]:        if item in prefs[person2]:            si[item]=1    if len(si)==0:return 0    sum_of_squares=sum([pow(prefs[person1][item]-prefs[person2][item],2)                       for item in prefs[person1] if item in prefs[person2]])</pre><pre name="code" class="python"> return 1/(1+sum_of_squares)

▲如果一个人的评价始终比另一个人严格宽松，导致评价分苏偏高偏低，则欧几里得距离不再使用，下面的方法修正了这一点

②【皮尔逊相关系数】：与某一直线的拟合程度，数学上讲就是线性相关程度。是介于-1与1之间的数，1完全正相关，-1完全负相关。

如果一个人对不同电影打分总是比另一个人偏高，而二者的分值只差又始终保持一致。

反应在坐标系上，数据会拟合成一条直线。两个的分数的相关程度越高，说明两人仍有着相对近似的偏好。

公式：两个变量X、Y，那么两变量间的皮尔逊相关系数可通过以下公式计算

【函数】

def sim_pearson(prefs,p1,p2):  si={}  for item in prefs[p1]:     if item in prefs[p2]: si[item]=1</pre><pre name="code" class="python"> if len(si)==0: return 0</pre><pre name="code" class="python"> n=len(si)  #求和  sum1=sum([prefs[p1][it] for it in si])  sum2=sum([prefs[p2][it] for it in si])  #求平方和  sum1Sq=sum([pow(prefs[p1][it],2) for it in si])  sum2Sq=sum([pow(prefs[p2][it],2) for it in si])   # 求乘积和  pSum=sum([prefs[p1][it]*prefs[p2][it] for it in si])  # 代入  num=pSum-(sum1*sum2/n)  den=sqrt((sum1Sq-pow(sum1,2)/n)*(sum2Sq-pow(sum2,2)/n))  if den==0: return 0</pre><pre name="code" class="python"> r=num/den  return r

③【其他度量】：jaccard系数、曼哈顿距离。

3.找到与自己品味相近的人，然后去看他的评论

【函数】

def topMatches(prefs,person,n=5,similarity=sim_pearson):  scores=[(similarity(prefs,person,other),other)                   for other in prefs if other!=person]  scores.sort()  scores.reverse()  return scores[0:n]

返回相似性最高的前n项。

这里利用了python的列表推导式：  【 函数(表达式） for  var  in 序列(列表、字典)  if condion】

功能是对一组元素进行条件过滤，并的过滤后的元素代入函数或者表达式进行变形，可省略if不进行过滤单独使用。

 这里similarity用来选择一种系数，可以是任何一种系数的函数，只要他返回一个浮点数且数值越大，相似度越大。

4.推荐电影。

①如果一个趣味相投的人，还未对某些影片做过评论；或者他对于某一部影片及其热衷，而其他所有人的态度恰恰相反。

我们就需要考虑所有的人的评价，无论他是与我们趣味相投，还是相差甚远。

通过一个加权的评价值设计来解决这个问题。

加权后的评价值= 评价值*相似度系数 ，影片得分=加权评价值之和 / 相似度系数之和

【函数】

def getRecommendations(prefs,person,similarity=sim_pearson):  totals={}  simSums={}  for other in prefs:    # 不和自己比较    if other==person: continue    sim=similarity(prefs,person,other)    # 去掉评价0的情况    if sim<=0: continue    for item in prefs[other]:          # 只对自己没看过或评价为0的电影进行计算      if item not in prefs[person] or prefs[person][item]==0:        totals.setdefault(item,0)        totals[item]+=prefs[other][item]*sim        simSums.setdefault(item,0)        simSums[item]+=sim  rankings=[(total/simSums[item],item) for item,total in totals.items()]  rankings.sort()  rankings.reverse()  return rankings

【dict.setdefault(key,[default])】：如果键在字典中，返回这个键所对应的值。如果键不在字典中，向字典 中插入这个键，并且以default为这个键的值，并返回 default。default的默认值为None