排序千万级数据_大数据推荐

Bertha 。 2023-01-06 11:57 180阅读 0赞

电子商务网站是个性化推荐系统重要地应用的领域之一，亚马逊就是个性化推荐系统的积极应用者和推广者，亚马逊的推荐系统深入到网站的各类商品，为亚马逊带来了至少30%的销售额。

不光是电商类，推荐系统无处不在。QQ，人人网的好友推荐；新浪微博的你可能感觉兴趣的人；优酷，土豆的电影推荐；豆瓣的图书推荐；大从点评的餐饮推荐；世纪佳缘的相亲推荐；天际网的职业推荐等。

**推荐算法分类：**

按数据使用划分：

· 协同过滤算法：UserCF, ItemCF, ModelCF

· 基于内容的推荐: 用户内容属性和物品内容属性

· 社会化过滤：基于用户的社会网络关系

**基于用户的协同过滤算法UserCF**

基于用户的协同过滤，通过不同用户对物品的评分来评测用户之间的相似性，基于用户之间的相似性做出推荐。简单来讲就是：给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。

用例说明：

![9092bac86c552d6a74dd546ae13abd58.png][]

**基于物品的协同过滤算法ItemCF**

基于item的协同过滤，通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性，基于item之间的相似性做出推荐。简单来讲就是：给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。

用例说明：

![9092bac86c552d6a74dd546ae13abd58.png][]

注：基于物品的协同过滤算法，是目前商用最广泛的推荐算法。

案例：天池大数据竞赛

**我们会开放如下数据类型：**

**字 段**

**字段说明**

**提取说明**

**user\_id**

**用户标记**

**抽样&字段加密**

**Time**

**行为时间**

**精度到天级别&隐藏年份**

**action\_type**

**用户对品牌的行为类型**

**包括点击、购买、加入购物车、收藏4种行为**  **(点击：0 购买：1 收藏：2 购物车：3）**

**brand\_id**

**品牌数字ID**

**抽样&字段加密**

提供的数据量，涉及千万级天猫用户，万级天猫品牌，时间跨度4个月的行为记录。  
提供的训练数据在天池集群的表t\_alibaba\_bigdata\_user\_brand\_total\_1中，字段分别为：user\_id，brand\_id, type, visit\_datetime。如图所示

![9092bac86c552d6a74dd546ae13abd58.png][]

用户4种行为类型(Type)对应代码分别为：  
点击：0；购买：1；收藏：2；购物车：3

数据案例为：

再谈谈Co-occurrence Matrix(同显矩阵)和User Preference Vector(用户评分向量)相乘得到的这个**R**ecommended Vector(推荐向量)的意义

![9092bac86c552d6a74dd546ae13abd58.png][]

第一次听完理论直接上这两个东西相乘实现Item Based Cooperative Filtering(基于物品的协同过滤)，一下子真没反应过来，下面就个人的理解通俗的解释一下：

ItemBased：基于物品的（区分于基于用户的）体现在同现矩阵，把所有用户对物品打过分的记录都拿过来，形成一个个反应物品关联度的矩阵Co-occurrence Matrix，下面简称C矩阵。

为什么乘以User Preference Vector用户评分向量就是**R**ecommended Vector(推荐向量)，这个推荐向量又要怎么用呢？

还是用R的第三项24.5来做一下解释，

R3的解释：对于用户U商品103的可推荐度。

这点很重要，理解这点就是要知道我们这一系列算法过程在做什么（What）。

我把R3也就是R103的计算用公式表示如下：

![9092bac86c552d6a74dd546ae13abd58.png][]

R3怎么出来的

C101.103 \* U101 + C102.103 \* U102

从上面可以看到C103i\*Ui就是Ui代表用户对i的喜爱度，C103i代表i和103同时出现的次数，i物品和103同时出现得越多C103i越大，用户对i的喜爱度值越大Ui越大，自然R103值就越大，越值得推荐103。

![9092bac86c552d6a74dd546ae13abd58.png][]

R向量里面的R101, R104,R105和R107这三项值很大，但是我们可以忽略它们应用用户已经对该物品购买过的，也就是已经买个这些了，可以不推荐了，对于用户没有买过的几项里面选出最大(或者TopN)的物品推荐就可以了，

上面R102,R103,R106里面选一个最大值103,103就是可以推荐的商品了

代码步骤：

1、 去重

2、 获取所有用户的喜欢矩阵：

a)

I1

I2

I3

U1

U2

3、 获得所有物品之间的同现矩阵

4、 两个矩阵相乘得到三维矩阵

5、 三维矩阵的数据相加获得所有用户对所有物品的推荐值（二维矩阵）

6、 按照推荐值降序排序。

ub�X �

[9092bac86c552d6a74dd546ae13abd58.png]: /images/20221119/3423ef15deca4a7682a6ec96bee4ce38.png

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