Sugestii nepersonalizate
Construirea motoarelor de recomandare în Python
Robert O'Callaghan
Director of Data
Identificarea perechilor
0 User_223 The Great Gatsby <---| Citite de același utilizator
1 User_223 The Catcher in the Rye <---|
2 User_131 The Lord of the Rings
3 User_965 Little Women <---| Citite de același utilizator
4 User_965 Fifty Shades of Grey <---|
... ...
Permutări versus combinații
| Utilizator | book_title |
|---|---|
| User_233 | The Great Gatsby |
| User_233 | The Catcher in the Rye |
În:
| Book A | Book B | |
|---|---|---|
| 0 | The Great Gatsby | The Catcher in the Rye |
| 1 | The Catcher in the Rye | The Great Gatsby |
Cărți văzute cu The Great Gatsby -> The Catcher in the Rye
Cărți văzute cu The Catcher in the Rye -> The Great Gatsby
Crearea funcției de perechi
from itertools import permutations
def create_pairs(x):
return pairs
Crearea funcției de perechi
from itertools import permutations
def create_pairs(x):
pairs = permutations(x.values, 2)
return pairs
permutations(list, length_of_permutations))Generează un obiect iterabil cu toate permutările
Crearea funcției de perechi
from itertools import permutations
def create_pairs(x):
pairs = list(permutations(x.values, 2))
return pairs
permutations(list, length_of_permutations))Generează un obiect iterabil cu toate permutărilelist()Convertește obiectul într-o listă utilizabilă
Crearea funcției de perechi
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))Generează un obiect iterabil cu toate permutărilelist()Convertește obiectul într-o listă utilizabilăpd.DataFrame()Convertește lista într-un DataFrame cu coloanelebook_așibook_b
Aplicarea funcției pe date
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
...
Curățarea rezultatelor
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
...
Numărarea perechilor
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
...
Căutarea recomandărilor
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
...
Să exersăm!
Construirea motoarelor de recomandare în Python
