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推荐引擎 (用户画像):把最需要的推荐给用户。
在不同的机器学习场景中通常需要分析相似样本。而统计相似样本的方式可以基于欧氏距离分数，也可基于皮氏距离分数。
欧氏距离分数 :
欧氏距离分数 = 1/(1+欧式距离)
----计算所得欧氏距离分数区间处于：(0, 1]，越趋于0样本间的欧氏距离越远，样本越不相似；
越趋于1，样本间的欧氏距离越近，越相似。
皮尔逊相关系数:
A = [1,2,3,1,2]
B = [3,4,5,3,4]
m = np.corrcoef(A, B)
皮尔逊相关系数 = 协方差 / 标准差之积
相关系数处于[-1, 1]区间。越靠近-1代表两组样本反相关，越靠近1代表两组样本正相关
生成推荐清单:
1.找到所有皮尔逊系数正相关的用户
2.遍历当前用户的每个相似用户，拿到相似用户看过但是当前用户没有看过的电影作为推荐电影
3.多个相似用户有可能推荐同一部电影，则取每个相似用户对该电影的评分得均值作为推荐度。
案例：解析ratings.json，根据每个用户对已观看电影的打分计算样本间的欧氏距离，输出欧氏距离得分矩阵。
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import json
import numpy as np
with open('./ml_data/ratings.json', 'r') as f:
ratings = json.loads(f.read())
print(ratings)
# 整理用户之的相似度得分矩阵
users, scmat = list(ratings.keys()), []
for user1 in users:
scrow = []
for user2 in users:
# 计算user1与user2的相似度 添加到scrow
movies = set()
for movie in ratings[user1]:
if movie in ratings[user2]:
movies.add(movie)
if len(movies) == 0:
score = 0
else:
A, B = [], []
for movie in movies:
A.append(ratings[user1][movie])
B.append(ratings[user2][movie])
A = np.array(A)
B = np.array(B)
# 计算A与B的相似度---欧式距离
# score = 1 / (1 + np.sqrt(((A - B) ** 2)).sum())
# 计算A与B的相似度---皮尔逊相关系数
score = np.corrcoef(A, B)[0, 1]
scrow.append(score)
scmat.append(scrow)
users = np.array(users)
scmat = np.array(scmat)
for scrow in scmat:
print(' '.join(['{:.2f}'.format(score) for score in scrow]))
# 按照相似度从高到低排列每个用户的相似用户
for i, user in enumerate(users):
# 获取所有相似用户得分，去掉自己，排序
sorted_indices = scmat[i].argsort()[::-1]
sorted_indices = sorted_indices[sorted_indices != i] # 剔除自己
# user的所有相似用户
sim_users = users[sorted_indices]
# user所有相似用户的相似度得分
sim_scores = scmat[i, sorted_indices]
# print(user, sim_users, sim_scores, sep='\n')
# 生成推荐清单
# 正相关得分的掩码
positive_mask = sim_scores > 0
# 获取所有正相关用户的用户名
sim_users = sim_users[positive_mask]
# 为user构建推荐清单，找到每个sim_user看过，但是当前用户没有看过的电影，存入字典结构
# 存储推荐清单:{'电影1':[4.0,5.0],'电影2':[3.0,4.0]}
reco_movies = {}
for j, sim_user in enumerate(sim_users):
for movie, score in ratings[sim_user].items():
# 相似用户看过但是当前用户没有看过
if movie not in ratings[user].keys():
if movie not in reco_movies:
reco_movies[movie] = [score]
else:
reco_movies[movie].append(score)
# print(user, reco_movies, sep=' ')
# 对推荐清单进行排序
movie_list = sorted(reco_movies.items(), key=lambda x: np.average(x[1]), reverse=True)
print(user, movie_list, sep=' ')
输出结果：
{'John Carson': {'Inception': 2.5, 'Pulp Fiction': 3.5, 'Anger Management': 3.0, 'Fracture': 3.5, 'Serendipity': 2.5, 'Jerry Maguire': 3.0}, 'Michelle Peterson': {'Inception': 3.0, 'Pulp Fiction': 3.5, 'Anger Management': 1.5, 'Fracture': 5.0, 'Jerry Maguire': 3.0, 'Serendipity': 3.5}, 'William Reynolds': {'Inception': 2.5, 'Pulp Fiction': 3.0, 'Fracture': 3.5, 'Jerry Maguire': 4.0}, 'Jillian Hobart': {'Pulp Fiction': 3.5, 'Anger Management': 3.0, 'Jerry Maguire': 4.5, 'Fracture': 4.0, 'Serendipity': 2.5}, 'Melissa Jones': {'Inception': 3.0, 'Pulp Fiction': 4.0, 'Anger Management': 2.0, 'Fracture': 3.0, 'Jerry Maguire': 3.0, 'Serendipity': 2.0}, 'Alex Roberts': {'Inception': 3.0, 'Pulp Fiction': 4.0, 'Jerry Maguire': 3.0, 'Fracture': 5.0, 'Serendipity': 3.5}, 'Michael Henry': {'Pulp Fiction': 4.5, 'Serendipity': 1.0, 'Fracture': 4.0}}
1.00 0.40 0.40 0.57 0.59 0.75 0.99
0.40 1.00 0.20 0.31 0.41 0.96 0.38
0.40 0.20 1.00 1.00 -0.26 0.13 -1.00
0.57 0.31 1.00 1.00 0.57 0.03 0.89
0.59 0.41 -0.26 0.57 1.00 0.21 0.92
0.75 0.96 0.13 0.03 0.21 1.00 0.66
0.99 0.38 -1.00 0.89 0.92 0.66 1.00
John Carson []
Michelle Peterson []
William Reynolds [('Serendipity', [2.5, 2.5, 3.5, 3.5]), ('Anger Management', [3.0, 3.0, 1.5])]
Jillian Hobart [('Inception', [2.5, 3.0, 2.5, 3.0, 3.0])]
Melissa Jones []
Alex Roberts [('Anger Management', [1.5, 3.0, 2.0, 3.0])]
Michael Henry [('Jerry Maguire', [3.0, 3.0, 4.5, 3.0, 3.0]), ('Inception', [2.5, 3.0, 3.0, 3.0]), ('Anger Management', [3.0, 2.0, 3.0, 1.5])]
