23、推荐系统离线实验与实现

推荐系统离线实验与实现

在推荐系统的开发和评估过程中，离线实验是一个至关重要的环节。它能够帮助我们在不影响实际业务的情况下，对推荐算法进行评估和优化。本文将详细介绍推荐系统离线实验的相关内容，包括数据准备、数据分割方法以及在 MovieGEEKs 网站中的具体实现。

1. 实验数据准备

在进行离线实验之前，我们需要明确实验所需的数据，并对其进行合理的处理。
- 评估新用户 ：个性化推荐需要一定的数据支持。如果有大量用户只有少量评分，就不能过于苛刻地要求推荐系统为这些几乎一无所知的用户提供合理的推荐。通常情况下，我们会过滤掉那些在数据中交互较少的用户。而当数据量过大时，可能需要进行采样处理。
- 采样方法 ：
- 简单随机采样 ：最简单的采样方式是随机选取数据子集，但这种方法可能无法准确反映整个数据集在不同群体和特殊情况中的分布。
- 分层采样 ：这是一种更受认可的采样方法。例如，若数据集中男性占 10%，女性占 90%，分层采样能确保样本中男女用户的比例与整体数据集一致。
- 筛选合适的评估对象 ：在本次实验中，应移除评分较少的用户。因为在某些情况下，只有当用户对超过 20 个项目进行评分时，相似度计算才有意义。但将评分下限设为 20 可能会使符合推荐条件的用户数量大幅减少。对于不同的业务场景，需要根据实际情况合理设定这个边界。

2. 数据分割

为了进行实验，我们需要将数据分割为测试集、训练集和验证集。
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