用户画像构建与协同过滤笔记

最新推荐文章于 2024-07-10 00:15:53 发布

旺仔的算法coding笔记

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangwangstone/article/details/119833429

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本文是对七月在线关于用户画像构建与协同过滤的一个随堂笔记。用户画像部分主要围绕用户画像的核心-文本挖掘、需要哪些用户画像信息、怎么构建这些基本用户画像信息以及倒排索引的案例简单描述展开，协同过滤部分主要是实训内容，需要消化基于用户和基于item的协同过滤改进算法实现。

推荐系统中最核心的数据之一是 user profile 数据。需要从大量用户历史行为中分析和挖掘各种维度的特征，来刻画用户的兴趣偏好。

需要怎么的用户画像?

• 人口学
• 性别、年龄、地域etc

• 内容特征(标签):类别category、主题topic、关键字keyword、实体词entity（属于keyword里更具代表性更细的名词）

• 喜欢、不喜欢

• 长期、短期

• 协同特征 (主要通过协同过滤算法来找到）

相似用户

用户画像如何构建

用户人口学属性：

性别/年龄：（推测依据）

账号注册

人工标注数据+规则+ 模型

用户app安装列表/用户行为

手机品牌

地域：

GPS定位

主要是kaggle的一个用户画像例子。

用户画像：核心是做文本挖掘

• 信息检索
• 文本分类
• 关键词提取
• 文本主题模型

信息检索中的案例：

倒排索引（可以用作召回）

建倒排索引的步骤：

todo 倒排索引的代码参考： https://github.com/matteobertozzi/blog-code/blob/master/py-inverted-index/invindex.py

TF-IDF：

词项频率Tf、文档频率df ，逆文档频率 idf 。根据tf-idf 的排序。

关键词keywords提取的做法

• 基于统计特征的关键词提取算法
• 核心:利用文档中词语的统计信息抽取文档的关键词

• 步骤

• 文本经过预处理得到候选词语的集合
• 采用特征值量化的方式从候选集合中得到关键词

• 关键是采用什么样的特征值量化指标的方式

• 特征值量化指标

• 基于词权重的特征量化
• 基于词权重的特征量化主要包括词性、词频、逆向文档频率、相对词频、词长等。

        • 基于词的文档位置的特征量化
        • 根据文章不同位置的句子对文档的重要性不同的假设来进行的。
        • 文章的前N个词、后N个词、段首、段尾、标题、引言等位置的词具有代表性，这些词作为关键词可以表达整个的主题

• 基于词的关联信息的特征量化
• 词的关联信息是指词与词、词与文档的关联程度信息，包括互信息、hits值、贡献度、依存度、TF-IDF值等。

文本主题模型：

算法LDA，简单介绍了下。感觉这个也不是推荐的重点，如果学NLP需要侧重了解。

用户画像中的权重计算：

对应关键字等的权重是如何计算的

简述： • 记录用户曝光点击历史 • 提取文章相关标签• 曝光且点击加权• 曝光不惦记降权热门降权• 按照时间衰减 • 归一化

最基本的TF-IDF算法的权重归类

模型召回只是一种召回类别。

时间衰减（权重需要随着时间进行衰减或增大）

• 牛顿冷却定律数学模型
• w(P , T)表示一个标签T被用于标记用户P的次数
• 不同时间的w(P,T)可以做时间衰减
• 如：指定45分钟后物体温度为初始温度的0.5，即0.5=1×exp(-a×45)，求得α=0.1556。

用户标签：需要考虑多维度多层次

• 用户长期/短期行为

• 需要分开计算

• 短期行为多采用实时架构

• 用户精确兴趣/泛化兴趣
• 精确兴趣通过点击行为得到
• 泛化兴趣通过精确兴趣+近似算法扩充

其他：人口学预测：

talkingData的案例，根据数据来预测。

看各种数据 data 目录下。代码直接运行kaggle上别人的代码的，注意sklearn 版本的可能需要更改远程运行的数据目录可能有点点变化，注意用魔术命令查看当前路径和上下环境路径。

协同过滤：

todo 待总结概括成文字

基于改进的物品余弦相似度的推荐

def UserIIF(train, K, N):
    '''
    :params: train, 训练数据集
    :params: K, 超参数，设置取TopK相似用户数目
    :params: N, 超参数，设置取TopN推荐物品数目
    :return: GetRecommendation, 推荐接口函数
    '''
    # 计算item->user的倒排索引
    item_users = {}
    for user in train:
        for item in train[user]:
            if item not in item_users:
                item_users[item] = []
            item_users[item].append(user)
    
    # 计算用户相似度矩阵
    # todo  这块的实现需要在详细看下
    #  本身算法的理解参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/83409812 这个有给值
    #https://blog.youkuaiyun.com/xpsallwell/article/details/86227676  
    sim = {}
    num = {}
    for item in item_users:
        users = item_users[item]
        for i in range(len(users)):
            u = users[i]
            if u not in num:
                num[u] = 0
            num[u] += 1
            if u not in sim:
                sim[u] = {}
            for j in range(len(users)):
                if j == i: continue # 
                v = users[j]
                if v not in sim[u]:
                    sim[u][v] = 0
                # 相比UserCF，主要是改进了这里
                sim[u][v] += 1 / math.log(1 + len(users))
    for u in sim:
        for v in sim[u]:
            sim[u][v] /= math.sqrt(num[u] * num[v])
    
    # 按照相似度排序
    sorted_user_sim = {k: list(sorted(v.items(), \
                               key=lambda x: x[1], reverse=True)) \
                       for k, v in sim.items()}
    
    # 获取接口函数
    def GetRecommendation(user):
        items = {}
        seen_items = set(train[user])
        for u, _ in sorted_user_sim[user][:K]:
            for item in train[u]:
                # 要去掉用户见过的
                if item not in seen_items:
                    if item not in items:
                        items[item] = 0
                    items[item] += sim[user][u]
        recs = list(sorted(items.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))[:N]
        return recs
    
    return GetRecommendation

鸣谢：

七月在线官方课程

https://github.com/matteobertozzi/blog-code/blob/master/py-inverted-index/invindex.py