คำแนะนำแบบไม่เฉพาะบุคคล
การสร้าง Recommendation Engine ด้วย Python
Robert O'Callaghan
Director of Data
การระบุคู่หนังสือ
0 User_223 The Great Gatsby <---| Read by the same user
1 User_223 The Catcher in the Rye <---|
2 User_131 The Lord of the Rings
3 User_965 Little Women <---| Read by the same user
4 User_965 Fifty Shades of Grey <---|
... ...
Permutation กับ Combination
| User | book_title |
|---|---|
| User_233 | The Great Gatsby |
| User_233 | The Catcher in the Rye |
เป็น:
| Book A | Book B | |
|---|---|---|
| 0 | The Great Gatsby | The Catcher in the Rye |
| 1 | The Catcher in the Rye | The Great Gatsby |
หนังสือที่อ่านคู่กับ The Great Gatsby -> The Catcher in the Rye
หนังสือที่อ่านคู่กับ The Catcher in the Rye -> The Great Gatsby
สร้างฟังก์ชันจับคู่
from itertools import permutations
def create_pairs(x):
return pairs
สร้างฟังก์ชันจับคู่
from itertools import permutations
def create_pairs(x):
pairs = permutations(x.values, 2)
return pairs
permutations(list, length_of_permutations))สร้าง iterable object ที่มี permutation ทั้งหมด
สร้างฟังก์ชันจับคู่
from itertools import permutations
def create_pairs(x):
pairs = list(permutations(x.values, 2))
return pairs
permutations(list, length_of_permutations))สร้าง iterable object ที่มี permutation ทั้งหมดlist()แปลง object เป็น list ที่ใช้งานได้
สร้างฟังก์ชันจับคู่
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))สร้าง iterable object ที่มี permutation ทั้งหมดlist()แปลง object เป็น list ที่ใช้งานได้pd.DataFrame()แปลง list เป็น DataFrame ที่มีคอลัมน์book_aและbook_b
นำฟังก์ชันไปใช้กับข้อมูล
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
...
จัดระเบียบผลลัพธ์
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
...
นับจำนวนคู่หนังสือ
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
...
ค้นหาคำแนะนำ
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
...
มาฝึกกันเถอะ!
การสร้าง Recommendation Engine ด้วย Python
