python矩阵分解原理是什么

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原理:矩阵分解

矩阵分解是推荐系统系列中的一种算法,顾名思义,就是将矩阵分解成两个(或多个)矩阵,它们相乘后得到原始矩阵。在推荐系统中,我们通常从用户与项目之间的交互/评分矩阵开始,矩阵分解算法会将用户和项目特征矩阵分解,这也称为嵌入。下面以电影推荐中的评分,购买等矩阵为例。

python矩阵分解原理是什么  

通常,在数据集中,要挖掘用户和项目属性的潜在特征。本质上,潜在特征是用户/项目在任意空间中的表示,表示用户如何评价电影。在电影推荐系统的示例中,一个用户样本中包含了他所观看的多个电影,潜在特征的值越高,则表示他喜欢该类型的电影,那么就应该推荐此类型的电影。

python矩阵分解原理是什么    

准备

本文所用数据来自kaggle,包含了76000个用户样本。

首先,导入数据和有关库。

from recsys import * 
from generic_preprocessing import 

from IPython.display import HTML ## 以Ipython Notebook显示

import pandas as pd,numpy as np

anime = pd.read_csv('anime.csv')
ratings = pd.read_csv('rating.csv').iloc[:5000000]
    

为了创建推荐系统,我们需要一个可交互的矩阵。为此,使用recsys模块中的create_interaction_matrix函数,这个函数要求以Pandas的DataFrame类型的数据为输入,输入数据的列必须有诸如用户id,项目id和评分等。此函数的中如果设置norm=True,则意味着任何评分的值都应该是正的。在这个示例中,没有必要设置,因为实际的购买数据和评分都是正的。

# 利用评分数据创建矩阵
interactions = create_interaction_matrix(df = ratings,
                     user_col = ‘user_id’,
                     item_col = ‘anime_id’,
                     rating_col = ‘rating’)
interactions.shape
 

然后用create_user_dictcreate_item_dict函数(recsys模块)创建关于用户和项目的字典。

# 用户字典
user_dict = create_user_dict(interactions=interactions)
# 项目字典
movies_dict = create_item_dict(df = anime,
                               id_col = 'anime_id',
                               name_col = 'name')

矩阵分解模型

recsys中的runMF函数来创建矩阵分解模型,这个函数的参数:

  • interaction:前面所创建的矩阵
  • n_components:对于每个用户和项目嵌入的数量
  • loss:定义一个损失函数,本例中我们使用warp损失函数,因为我们更关心矩阵的秩。
  • epoch:运行的次数
  • n_jobs:并行处理中使用的核数
mf_model = runMF(interactions = interactions,
                 n_components = 30,
                 loss = 'warp',
                 epoch = 30,
                 n_jobs = 4)

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