Python实现商场商品推荐系统，基于主动学习推荐系统【优质毕业设计、课程设计项目】

## 主动学习推荐系统 ### 0. 概述 - 数据集：[Amazon商品数据集](http://jmcauley.ucsd.edu/data/amazon/) - 编程环境：Python, Matlab, Markdown ### 1. 数据预处理 - 商品信息 - 提取数据集中的title和description信息 - 命令：`python item_information.py [file1, ..., file3]` - 用户物品评分信息 - 提取用户-物品评分，划分train集和test集 - 将train集中的用户作为用户全集，以防止出现train集中有用户没有评分的情况 - 命令：`python user_information.py [file1, ..., file7]` - 商品相似度生成 - title: 分词 + LDA主题模型（topic number = 15） - description: 分词 + LDA主题模型（topic number = 15） - 未使用price（缺失值太多） - 未使用category（同类商品） - 命令：`python item_similarity.py [topic number, file1, ..., file6]` - 商品description和title相似度权重生成 - non linear regression - Similarity(i1, i2) = weight1 * S_title(i1) + weight2 * S_description(i2) - 命令： - `python similarity_parameters.py [file1, ..., file7]` - `fitnlm(path, param1, param2)` - 用户相似度生成 - 评分相似度 - 命令：`python user_similarity.py [file1, ..., file3]` - 用户聚类 - 用户聚类依靠用户相似度作为距离度量，使用K-medoids作为聚类算法 - 问题主要存在于：由于评分稀疏，很多用户之间距离为0 - 命令：`python user_clustering.py input_file number_of_clusters output_file` - 建树前的准备工作 - 生成用户聚类对任一物品的平均评分，便于计算时直接调用 - 利用非线性回归拟合的参数生成相似度矩阵 - 命令：`python buildtree_preparation.py input_file init_ptitle init_pdescrip output_file` ### 2. 建树及预测 - 树的生成： - 三叉树，对应不喜欢、一般般喜欢和喜欢三个节点 - 生成的节点信息用*self.tree*和*self.node_interval*两个变量保存 - 构建预测模型： - 利用Spark的mllib包实现ALS Matrix Factorization - 生成伪物品（每个节点）和用户对应的latent vector（对每一层都计算） - 预测评分： - 对每一个test商品，从树的根节点开始向下走，利用目标叶子节点的latent vector作为它的特征向量 - 利用特征向量和所有物品的特征向量的点积预测评分，计算RMSE（对每一层都计算） - 命令：`python build_tree.py [input_file1, ..., input_file5] desired_depth` ### 3. 运行 - 利用*Python*脚本运行上述所有步骤：`python script.py` - 代码开头数据集名称（*dataset*）需相应更改 ### 4. 对比实验 - FDT (Factorized Deicision Tree) - `python factorized_decision_tree.py dataset depth` (dataset是数据集的名字，depth决定了树的高度) - **输入：** *I\*U* 的矩阵 => *new-user problem* - **输入：** *U\*I* 的矩阵 => *new-item problem* - CAL (Content-based Active Learning) - `python content_based_active_learning.py dataset K` (dataset是数据集的名字，K决定了选择TopK的用户进行query) - CBCF (Content-based Collaborative Filtering) ### 4. 当前问题 1. 对Amazon数据集来说树的第一层预测效果最好，分析原因可能如下： - 数据集过于稀疏，导致每一用户基本只有一个评分，第一层作为伪物品作矩阵分解时评分满，效果好，越往下效果越差。 - 点的划分过于不均匀，使得伪物品选择不优秀。 - 解决方法： - 使用平均划分法划分每一个节点 - 使用相似度拟合评分作为MF的输入，而非平均评分 2. 物品个数超过30万的Automotive集合上计算*item similarity*时出现*Memory Error* - 解决方法：选择评分个数大于5个的物品和用户