协同过滤推荐算法简单实现(UserCF)

想要了解一个算法,最好的做好就是自己实现一遍。前面简单讲了什么是协同过滤,那么在本文,将会尝试实现它。本文实现的是基于用户的协同过滤算法 ——这种算法给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。感谢《推荐系统实践》一书的对这方面详细描述。


数据集的准备

采用GroupLens提供的MovieLens数据集。MovieLens数据集有3个不同的版本,这里采用中等大小的数据集。该数据集包含6000多用户对4000多部电影的100万条评分。该数据集是一个评分数据集,用户可以给电影评5个不同等级的分数(1~5分)。数据集下载地址

解压后可以看到以下文件

数据集


算法实现

1、求用户的相似度

通过余弦相似度公式计算,给定用户u和用户v,令N(u)表示用户u曾经有过正反馈的物品集合,令N(v)
为用户v曾经有过正反馈的物品集合。


用下图举例说明UserCF计算用户兴趣相似度的例子。在该例中,用户A对物品{a, b, d}有过行为,用户B对物品{a, c}有过行为,

图片来源于《推荐系统实战》

利用余弦相似度公式计算用户A和用户B的兴趣相似度为:

实际上,很多用户相互之间并没有对同样的物品产生过行为,所以公式中的 $|N(u) \cap N(v)|$ 大多数时候为0。因此我们可以先找出$|N(u) \cap N(v)| \ne 0$ 的用户对,然后再做计算。

相关实现如下:

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void calc_user_sim() {
set<int> C[usernum]; // 两个用户有看过同一部电影
map<int, int> C_count[usernum]; // 记录两个用户共同看的电影数,即|N(u) \cap N(v)|
int N[usernum]; // 用户看过的电影数目
memset(N, 0, sizeof N);
// 计算两个用户之间看过的相同电影,计算与当前用户u看过同一部电影的其他用户v
for (auto movie : movies) {
for (auto u : movie2user[movie]) { // movie2user指的是看过这部电影的用户有哪些
N[u]++;
for (auto v : movie2user[movie]) {
if (u == v) continue;
C[u].insert(v);
C_count[u][v]++;
}
}
}
// 计算用户相似度
for (int u = 1; u < usernum; u++) {
for (auto related_user : C[u]) {
W[u][related_user] = C_count[u][related_user]*1.0 / sqrt(N[u]*N[related_user]);
// printf("%d %d %lf\n", u, related_user, W[u][related_user]);
}
}
printf("用户相似度计算完成...\n");
}


2、计算推荐

得到用户的相似度之后,UserCF算法会给用户推荐和他兴趣最相似的K个用户喜欢的物品。下面的公式度量了UserCF算法中用户u对物品i的感兴趣程度:

其中,$S(u, K)$包含和用户u兴趣最接近的K个用户,$N(i)$是对物品i有过行为的用户集合,$ w_{uv} $是用户u和用户v的兴趣相似度,$ r_{vi} $代表用户v对物品i的兴趣,因为使用的是单一行为的隐反馈数据,所以所有的$ r_{vi} = 1$。

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vector<pair<int, double> > recommend(int userId) {
int K = 0;

map<int, double> tmp_rank; // 计算中间的计算过程,保存的是p(u, i)
vector<pair<int, double> > rnk; // 最后的返回数组

vector<pair<int, double> > k_sim_users;
set<int> watched_movies;

for (auto val : trainset[userId])
watched_movies.insert(val.first);

// 这里做的是map按value从大到小排序操作,得到前k个相似用户
for (auto it = W[userId].begin(); it != W[userId].end(); it++) {
k_sim_users.push_back(make_pair(it->first, it->second));
}
sort(k_sim_users.begin(), k_sim_users.end(),
[](const pair<int, double> &x, const pair<int, double> &y) -> double {
return x.second > y.second;
});


for (auto it = k_sim_users.begin(); K < n_sim_user && it != k_sim_users.end(); it++) {
int similar_user = it->first;
double similarity_factor = it->second;
for (auto movie : trainset[similar_user]) {
if (watched_movies.find(movie.first) != watched_movies.end())
continue;
// 计算p(u, i)
tmp_rank[movie.first] += similarity_factor;
}
K++;
}

for (auto it : tmp_rank) {
rnk.push_back(make_pair(it.first, it.second));
}

sort(rnk.begin(), rnk.end(),
[](const pair<int, double> &x, const pair<int, double> &y) -> double {
return x.second > y.second;
});
printf("推荐列表前 %d 项已生成...\n", n_rec_movie);
return rnk;

}


3、得到推荐列表

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数据集分割成功...
训练集大小: 700387, 测试集大小: 299822
训练集电影数: 3649, 训练集用户数: 6040
用户相似度计算完成...

推荐列表前 10 项已生成...
推荐给用户 23 的电影:
电影编号 推荐系数
110 2.673651
1573 2.673130
3471 2.672973
1210 2.668150
3702 2.346376
356 2.345560
3527 2.344213
527 2.328069
1610 2.328069
1387 2.327529

总用时: 258.973253s


完整代码

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#include <iostream>
#include <map>
#include <math.h>
#include <vector>
#include <time.h>
#include <string>
#include <set>
#include <algorithm>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
using namespace std;

#define Node pair<int, int>
#define usernum 7000
#define movienum 200000

class UserBaseCF {
public:
UserBaseCF() {}

void test() {
clock_t start, stop;
start = clock();
generate_dataset("", 7); // 这里填入数据文件地址
calc_user_sim();
std::vector<pair<int, double> > v = recommend(23);
stop = clock();
printf("推荐给用户 23 的电影:\n");
printf("电影编号 推荐系数\n");
for (int i = 0; i < n_rec_movie; i++)
printf("%7d %lf\n", v[i].first, v[i].second);

printf("\n总用时: %fs\n", (double)(stop-start)/CLOCKS_PER_SEC);

}

private:
vector<Node> trainset[usernum];
vector<Node> testset[usernum];

int n_sim_user = 10; // 相似用户数
int n_rec_movie = 10; // 推荐电影数

set<int> users;
set<int> movies;
set<int> movie2user[movienum];

map<int, double> W[usernum];

protected:
void generate_dataset(const char* filename, int k) {
FILE* fp = fopen(filename, "rt");
int userId, movieId, timestamp;
double rating;

int train_len, test_len;

train_len = test_len = 0;

srand(time(0));

while (fscanf(fp, "%d::%d::%lf::%d", &userId, &movieId, &rating, &timestamp) != EOF) {
if (rand()%10 < k) {
users.insert(userId);
movies.insert(movieId);

// 电影-用户倒排表
movie2user[movieId].insert(userId);

trainset[userId].push_back(make_pair(movieId, rating));
train_len++;
} else {
testset[userId].push_back(make_pair(movieId, rating));
test_len++;
}
}

printf("数据集分割成功...\n");
printf("训练集大小: %d, 测试集大小: %d\n", train_len, test_len);
printf("训练集电影数: %lu, 训练集用户数: %lu\n", movies.size(), users.size());

fclose(fp);
}

void calc_user_sim() {

// for (auto movie : movies) {
// printf("%d:", movie);
// for (auto i : movie2user[movie])
// printf("%d ", i);
// printf("\n");
// }

set<int> C[usernum]; // 两个用户有看过同一部电影
map<int, int> C_count[usernum]; // 记录两个用户共同看的电影数
int N[usernum]; // 用户看过的电影数目
memset(N, 0, sizeof N);

for (auto movie : movies) {
for (auto u : movie2user[movie]) {
N[u]++;
for (auto v : movie2user[movie]) {
if (u == v) continue;
C[u].insert(v);
C_count[u][v]++;
}
}
}

// for (auto i : users) {
// printf("%d:", i);
// for (auto j : C[i]) {
// printf("%d ", j);
// }
// printf("\n");
// }

for (int u = 1; u < usernum; u++) {
for (auto related_user : C[u]) {
W[u][related_user] = C_count[u][related_user]*1.0 / sqrt(N[u]*N[related_user]);
// printf("%d %d %lf\n", u, related_user, W[u][related_user]);
}
}
printf("用户相似度计算完成...\n");
}


vector<pair<int, double> > recommend(int userId) {
int K = 0;

map<int, double> tmp_rank;
vector<pair<int, double> > rnk;

vector<pair<int, double> > k_sim_users;
set<int> watched_movies;

for (auto val : trainset[userId])
watched_movies.insert(val.first);

for (auto it = W[userId].begin(); it != W[userId].end(); it++) {
k_sim_users.push_back(make_pair(it->first, it->second));
}

sort(k_sim_users.begin(), k_sim_users.end(),
[](const pair<int, double> &x, const pair<int, double> &y) -> double {
return x.second > y.second;
});


for (auto it = k_sim_users.begin(); K < n_sim_user && it != k_sim_users.end(); it++) {
int similar_user = it->first;
double similarity_factor = it->second;
for (auto movie : trainset[similar_user]) {
if (watched_movies.find(movie.first) != watched_movies.end())
continue;

tmp_rank[movie.first] += similarity_factor;
}
K++;
}

for (auto it : tmp_rank) {
rnk.push_back(make_pair(it.first, it.second));
}

sort(rnk.begin(), rnk.end(),
[](const pair<int, double> &x, const pair<int, double> &y) -> double {
return x.second > y.second;
});
printf("推荐列表前 %d 项已生成...\n", n_rec_movie);
return rnk;

}

};

int main(int argc, char const *argv[])
{
UserBaseCF *test = new UserBaseCF();
test->test();
return 0;
}


写在最后

在这里,我用的是c++语言实现,其中有很多的不足之处,欢迎大家指出。如果觉得这份c++代码实现的UserCF不好理解,可以看看python实现的UserCF

实际中的UserCF实现要复杂很多。除此之外,还有ItemCF,算法过程差不多,这里就不做实现了。

评价一个推荐算法的好坏可以通过以下指标:

  • 对用户u推荐N个物品(记为R(u)),令用户u在测试集上喜欢的物品集合为T(u),然后可以通

    过准确率/召回率评测推荐算法的精度:

    召回率描述有多少比例的用户—物品评分记录包含在最终的推荐列表中,而准确率描述最终
    的推荐列表中有多少比例是发生过的用户—物品评分记录

  • 覆盖率反映了推荐算法发掘长尾的能力,覆盖率越高,说明推荐算法越能够将长尾中的物品推荐给用户。

    覆盖率表示最终的推荐列表中包含多大比例的物品。如果所有的物品都被推荐给至少一个用户,那么覆盖率就是100%。

文章作者: Sshpark
文章链接: http://sshpark.com.cn/2018/12/01/协同过滤推荐算法简单实现(UserCF)/
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