개인화되지 않은 추천
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Robert O'Callaghan
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쌍 식별하기
0 User_223 The Great Gatsby <---| 동일 사용자가 읽음
1 User_223 The Catcher in the Rye <---|
2 User_131 The Lord of the Rings
3 User_965 Little Women <---| 동일 사용자가 읽음
4 User_965 Fifty Shades of Grey <---|
... ...
순열 vs 조합
| User | book_title |
|---|---|
| User_233 | The Great Gatsby |
| User_233 | The Catcher in the Rye |
To:
| Book A | Book B | |
|---|---|---|
| 0 | The Great Gatsby | The Catcher in the Rye |
| 1 | The Catcher in the Rye | The Great Gatsby |
The Great Gatsby와 함께 본 도서 -> The Catcher in the Rye
The Catcher in the Rye와 함께 본 도서 -> The Great Gatsby
페어링 함수 만들기
from itertools import permutations
def create_pairs(x):
return pairs
페어링 함수 만들기
from itertools import permutations
def create_pairs(x):
pairs = permutations(x.values, 2)
return pairs
permutations(list, length_of_permutations))모든 순열을 담은 이터러블 생성
페어링 함수 만들기
from itertools import permutations
def create_pairs(x):
pairs = list(permutations(x.values, 2))
return pairs
permutations(list, length_of_permutations))모든 순열을 담은 이터러블 생성list()이 객체를 사용 가능한 리스트로 변환
페어링 함수 만들기
from itertools import permutations
def create_pairs(x):
pairs = pd.DataFrame(list(permutations(x.values, 2)),
columns=['book_a','book_b'])
return pairs
permutations(list, length_of_permutations))모든 순열을 담은 이터러블 생성list()이 객체를 사용 가능한 리스트로 변환pd.DataFrame()리스트를book_a,book_b열을 가진 DataFrame으로 변환
데이터에 함수 적용하기
book_pairs = book_df.groupby('userId')['book_title'].apply(perm_function)
print(book_pairs.head())
book_a book_b
userId
User_223 0 The Great Gatsby The Catcher in the Rye
1 The Catcher in the Rye The Great Gatsby
User_965 0 Little Women 40 Shades of Grey
1 40 Shades of Grey Little Women
User_773 0 The Twilight Saga Harry Potter and the Sorcerer's Stone
...
결과 정리하기
book_pairs = book_pairs.reset_index(drop=True)
print(book_pairs.head())
book_a book_b
0 The Great Gatsby The Catcher in the Rye
1 The Catcher in the Rye The Great Gatsby
3 Little Women 40 Shades of Grey
4 40 Shades of Grey Little Women
5 The Twilight Saga Harry Potter and the Sorcerer's Stone
...
페어 수 세기
pair_counts = book_pairs.groupby(['book_a', 'book_b']).size()
book_a book_b
The Twilight Saga Fifty Shades of Grey 16
Pride and Prejudice 12
...
pair_counts_df = pair_counts.to_frame(name = 'size').reset_index()
print(pair_counts_df.head())
book_a book_b size
1 The Twilight Saga Fifty Shades of Grey 16
2 The Twilight Saga Pride and Prejudice 12
...
추천 조회하기
pair_counts_sorted = pair_counts_df.sort_values('size', ascending=False)
pair_counts_sorted[pair_counts_sorted['book_a'] == 'Lord of the Rings']
book_a book_b size
137 Lord of the Rings The Hobbit 12
147 Lord of the Rings Harry Potter and the Sorcerer's Stone 10
143 Lord of the Rings The Colour of Magic 9
...
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