[推荐系统]基于个性化推荐系统研究与实现（1）_基于设计的推荐算法,实现个性化推荐引擎。该引擎可以根据学生的特点和需求,从学习

目  录

一、搜索引擎与推荐系统

二、推荐系统原理与算法

2.1 Jaccard系数

2.2 余弦相似度

三、数据定向爬取及电影数据集

3.1 爬取近七日天气预报数据存入DB数据库，分为五步完成。

3.2 爬取豆瓣电影数据集存入CSV文件，分四步。

3.3 电影（MovieLens）数据集数据分析

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一、搜索引擎与推荐系统

       从信息获取的角度来看，搜索和推荐是用户获取信息的两种主要手段。无论在互联网上，还是在线下的场景里，搜索和推荐这两种方式都大量并存。搜索是主动行为，并且用户的需求十分明确，在搜索引擎提供的结果里，用户也能通过浏览和点击来明确的判断是否满足了用户需求。然而，推荐系统接受信息是被动的，需求也都是模糊而不明确的。如图1所示，搜索引擎和推荐系统是获取信息的两种不同方式。

 图1 搜索引擎和推荐系统是获取信息的两种不同方式

       搜索和推荐虽然有很多差异，但两者都是大数据技术的应用分支，存在着大量的交叠。推荐系统也大量运用了搜索引擎的技术，搜索引擎解决运算性能的一个重要的数据结构是倒排索引技术，而在推荐系统中，一类重要算法是基于内容的推荐，这其中大量运用了倒排索引、查询、结果归并等方法。它们都是数据挖掘技术、信息检索技术、计算统计学等悠久学科的智慧结晶。图2就是一个百度搜索引擎和推荐系统结合的实例，圆圈部分就是推荐系统的内容。

图2  百度搜索引擎和推荐系统结合的实例，圆圈部分是推荐系统内容 

二、推荐系统原理与算法

       推荐系统有三个重要模型：用户模型、推荐对象模块、推荐算法模型。推荐系统把用户模型中，兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。常用的推荐算法有：Jaccard系数，余弦相似度，皮尔逊系数等。

2.1 Jaccard系数

      Jaccard系数等于样本集交集个数和样本集并集个数的比值，用J(A,B)表示。定义集合（A,B）都为空时，J(A,B)=1。

     Jaccard系数主要的应用的场景有：

1. 过滤相似度很高的新闻，或者网页去重；
2. 考试防作弊系统；
3. 论文查重系统。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul  2 22:52:58 2020
@author: zcq
"""
import jieba
def Jaccrad(model, reference):#terms_reference为源句子，terms_model为候选句子
    terms_reference= jieba.cut(reference)#默认精准模式
    terms_model= jieba.cut(model)
    grams_reference = set(terms_reference)#去重；如果不需要就改为list
    grams_model = set(terms_model)
    temp=0
    for i in grams_reference:
        if i in grams_model:
            temp=temp+1
    fenmu=len(grams_model)+len(grams_reference)-temp #并集
    jaccard_coefficient=float(temp/fenmu)#交集
    return jaccard_coefficient
a="香农在信息论中提出的信息熵定义为自信息的期望"
b="信息熵作为自信息的期望"
jaccard_coefficient=Jaccrad(a,b)
print(jaccard_coefficient)

图2是Python实现a,b两个集合的Jaccard系数，相似度为0.3846。

Python运行结果：

        0.38461538461538464

2.2 余弦相似度

       使用余弦相似度计算用户与每部电影的距离。用户与每部电影的余弦相似度越高，则说明用户对电影的偏好程度越高。

      Ua：用户对电影类型a的偏好程度；

       Ia：电影是否属于类型a，即“构建电影的特征信息矩阵”中对应类型a的特征信息矩阵。

三、数据定向爬取及电影数据集

3.1 爬取近七日天气预报数据存入DB数据库，分为五步完成。

步骤1：获取西安天气预报网址http://www.weather.com.cn/weather/101110101.shtml；

步骤2：引入sqlite3、BeautifulSoup、urllib.request组件，实现WeatherDB、WeatherForecast类；

步骤3：实现WeatherDB类的数据库创建openDB、插入insert、查询show、关闭closeDB方法；

步骤4：实现WeatherForecast类的初始化init、城市预测forecastCity、批量预测process；

步骤5：Python编程实现（程序代码见下图）

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Jun 27 09:18:48 2020
@author: zcq
"""
 
from bs4 import BeautifulSoup
from bs4 import UnicodeDammit
import urllib.request
import sqlite3
 
class WeatherDB:
    def openDB(self):
        self.con=sqlite3.connect("weathers.db")
        self.cursor=self.con.cursor()
        try:
            self.cursor.execute("create table weathers (wCity varchar(16),wDate varchar(16),wWeather varchar(64),wTemp varchar(32),constraint pk_weather primary key(wCity,wDate))")
        except:
            self.cursor.execute("delete from weathers")
 
    def closeDB(self):
        self.con.commit()
        self.con.close()
 
    def insert(self,city,date,weather,temp):
        try:
            self.cursor.execute("insert into weathers (wCity,wDate,wWeather,wTemp) values (?,?,?,?)" ,(city,date,weather,temp))
        except Exception as err:
            print(err)
            
    def show(self):
        self.cursor.execute("select * from weathers")
        rows=self.cursor.fetchall()
        print("%-16s%-16s%-32s%-16s" % ("city","date","weather","temp"))
        for row in rows:
            print("%-16s%-16s%-32s%-16s" % (row[0],row[1],row[2],row[3]))
 
class WeatherForecast:
    def __init__(self):
        self.headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.0 x64; en-US; rv:1.9pre) Gecko/2008072421 Minefield/3.0.2pre"} 
        self.cityCode={"北京":"101010100","上海":"101020100","广州":"101280101","深圳":"101280601","西安":"101110101"}
    
    def forecastCity(self,city):
        if city not in self.cityCode.keys():
            print(city+" code cannot be found")
            return
        url="http://www.weather.com.cn/weather/"+self.cityCode[city]+".shtml"
        try:
            req=urllib.request.Request(url,headers=self.headers)
            data=urllib.request.urlopen(req)
            data=data.read()
            dammit=UnicodeDammit(data,["utf-8","gbk"])
            data=dammit.unicode_markup
            soup=BeautifulSoup(data,"lxml")
            lis=soup.select("ul[class='t clearfix'] li")
            for li in lis:
                try:
                    date=li.select('h1')[0].text
                    weather=li.select('p[class="wea"]')[0].text
                    temp=li.select('p[class="tem"] span')[0].text+"/"+li.select('p[class="tem"] i')[0].text
                    print(city,date,weather,temp)
                    self.db.insert(city,date,weather,temp)
                except Exception as err:
                    print(err)
        except Exception as err:
            print(err)
 
    def process(self,cities):
        self.db=WeatherDB()
        self.db.openDB()
        for city in cities:
            self.forecastCity(city)
            #self.db.show()
        self.db.closeDB()
        
ws=WeatherForecast()
ws.process(["北京","上海","广州","深圳","西安"])
print("completed")

运行结果：

北京 3日（明天） 雷阵雨转多云 25℃/20℃
北京 4日（后天） 雷阵雨 28℃/20℃
北京 5日（周日） 雷阵雨 29℃/21℃
北京 6日（周一） 多云 31℃/23℃
北京 7日（周二） 雷阵雨 32℃/22℃
北京 8日（周三） 多云 30℃/22℃
上海 3日（明天） 中雨转阴 26℃/23℃
上海 4日（后天） 小雨转大雨 28℃/24℃
上海 5日（周日） 中雨 29℃/24℃
上海 6日（周一） 小雨 29℃/25℃
上海 7日（周二） 小雨 30℃/26℃
上海 8日（周三） 阴转小雨 29℃/26℃
广州 3日（明天） 雷阵雨 33℃/27℃
广州 4日（后天） 雷阵雨 33℃/28℃
广州 5日（周日） 晴 34℃/28℃
广州 6日（周一） 晴 35℃/28℃
广州 7日（周二） 晴 35℃/28℃
广州 8日（周三） 晴 35℃/28℃
深圳 3日（明天） 雷阵雨 32℃/27℃
深圳 4日（后天） 雷阵雨 32℃/27℃
深圳 5日（周日） 雷阵雨转阵雨 32℃/27℃
深圳 6日（周一） 阵雨 33℃/28℃
深圳 7日（周二） 阵雨 33℃/28℃
深圳 8日（周三） 阵雨 33℃/28℃
西安 3日（明天） 多云转阴 35℃/23℃
西安 4日（后天） 多云 33℃/22℃
西安 5日（周日） 晴 36℃/23℃
西安 6日（周一） 晴转多云 37℃/22℃
西安 7日（周二） 晴 37℃/22℃
西安 8日（周三） 多云转阴 33℃/21℃
Completed

3.2 爬取豆瓣电影数据集存入CSV文件，分四步。

步骤1：获取豆瓣电影 Top 250：豆瓣电影 Top 250

步骤2：引入requests_html 、csv

步骤3：爬取结果存入文件：豆瓣top251.csv

步骤4：Python编程实现

 图3 豆瓣电影 Top 250

图4 豆瓣top251.csv 

       由于爬虫爬取的数据集特征有限，本文采用公开电影数据集（MovieLens ml-lm），该数据集包含四个文件：README、ratings.dat（用户评分数据集）、movies.dat（电影类型数据集）、users.dat（用户数据集）。

3.3 电影（MovieLens）数据集数据分析

   MovieLens数据集是一个关于电影评分的数据集。下载地址：https://grouplens.org/datesets/movielens.

      本例使用ml-lm电影数据集，该数据集包含四个文件：README、ratings.dat、movies.dat、users.dat。

（1）ratings.dat（用户评分数据集）包含四个字段，分别用户ID，电影ID，评分（1-5分）和时间戳，共100多万记录（如下图，电影得分及评分人数分布情况图）；

包含1000209条数据。

names=["userID", "movieID", "rate", "timestamp"], 

userID的范围为: <1,6040>

movieID的范围为: <1,3952>

评分值的范围为: <1,5>

数据总条数为:

userID        1000209

movieID      1000209

rate              1000209

timestamp    1000209

dtype: int64

数据前5条记录为:

   userID  movieID  rate  timestamp

0       1     1193     5  978300760

1       1      661     3  978302109

2       1      914     3  978301968

3       1     3408     4  978300275

4       1     2355     5  978824291

用户评分记录最少条数为：20

（2）movies.dat（电影类型数据集）包含三个字段，分别为电影ID，电影名称，电影类型（共18种类型，3883条记录，如下图中电影分类及数量）；

names=["movieID", "title", "genres"]

movieID的范围为: <1,3952>

数据总条数为:

movieID    3883

title      3883

genres     3883

dtype: int64

电影类型总数为:18

电影类型分别为:dict_keys(['Animation', "Children's", 'Comedy', 'Adventure', 'Fantasy', 'Romance', 'Drama', 'Action', 'Crime', 'Thriller', 'Horror', 'Sci-Fi', 'Documentary', 'War', 'Musical', 'Mystery', 'Film-Noir', 'Western'])

{'Animation': 105, "Children's": 251, 'Comedy': 1200, 'Adventure': 283, 'Fantasy': 68, 'Romance': 471, 'Drama': 1603, 'Action': 503, 'Crime': 211, 'Thriller': 492, 'Horror': 343, 'Sci-Fi': 276, 'Documentary': 127, 'War': 143, 'Musical': 114, 'Mystery': 106, 'Film-Noir': 44, 'Western': 68}

（3）users.dat（用户数据集）包含5字段，分别用户ID，性别取向，年龄，职业，邮编（6040条记录，如下图用户年龄分布图）

names=["userID", "gender", "age", "Occupation", "zip-code"],

userID的范围为: <1,6040>

数据总条数为:

userID        6040

gender        6040

age           6040

Occupation    6040

zip-code      6040

dtype: int64

gender

F    1709

M    4331

Name: gender, dtype: int64

age

1      222

18    1103

25    2096

35    1193

45     550

50     496

56     380

Name: age, dtype: int64

用户年龄分布统计

  

[推荐系统]基于个性化推荐系统研究与实现（2）