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python - 将python协同过滤代码转换为使用Map Reduce

coder 2024-01-06 原文

我使用 Python 计算项目之间的余弦相似度。

给定表示购买(用户、项目)的事件数据，我有一个由我的用户“购买”的所有项目的列表。

给定这个输入数据

(user,item)
X,1
X,2
Y,1
Y,2
Z,2
Z,3

我建立了一个 python 字典

{1: ['X','Y'], 2 : ['X','Y','Z'], 3 : ['Z']}

从那个字典中，我生成了一个购买/未购买矩阵，也是另一个字典 (bnb)。

{1 : [1,1,0], 2 : [1,1,1], 3 : [0,0,1]}

从那里开始，我通过计算 (1,1,0) 和 (1,1,1) 之间的余弦来计算 (1,2) 之间的相似度，得到 0.816496

我这样做是为了:

items=[1,2,3]
for item in items:
  for sub in items:
    if sub >= item:    #as to not calculate similarity on the inverse
      sim = coSim( bnb[item], bnb[sub] )

我认为蛮力方法正在杀死我，而且它只会随着数据变大而运行得更慢。在处理 8500 个用户和 3500 个项目时，使用我可信赖的笔记本电脑，此计算会运行数小时。

我正在尝试为我的字典中的所有项目计算相似度，但它花费的时间比我希望的要长。我认为这是 MapReduce 的一个很好的候选者，但我在“思考”键/值对方面遇到了麻烦。

或者，我的方法有问题，不一定适合 Map Reduce 吗？

最佳答案

这实际上不是一个“MapReduce”函数，但它应该给你一些显着的加速，而没有所有的麻烦。

我实际上会使用 numpy 来“向量化”操作，让您的生活更轻松。由此，您只需遍历该字典并应用矢量化函数将此项与所有其他项进行比较。

import numpy as np
bnb_items = bnb.values()
for num in xrange(len(bnb_items)-1):
    sims = cosSim(bnb_items[num], bnb_items[num+1:]

def cosSim(User, OUsers):
""" Determinnes the cosine-similarity between 1 user and all others.
Returns an array the size of OUsers with the similarity measures

User is a single array of the items purchased by a user.
OUsers is a LIST of arrays purchased by other users.

"""

    multidot = np.vectorize(np.vdot)
    multidenom = np.vectorize(lambda x: np.sum(x)*np.sum(User))

    #apply the dot-product between this user and all others
    num = multidot(OUsers, User)

    #apply the magnitude multiplication across this user and all others
    denom = multidenom(OUsers)

    return num/denom

我没有测试过这段代码，所以可能会有一些愚蠢的错误，但这个想法应该能让你完成 90%。

这应该有显着的加速。如果您仍然需要加速，可以阅读一篇精彩的博客文章，其中实现了“Slope One”推荐系统 here .

希望对你有帮助， 将

关于python - 将python协同过滤代码转换为使用Map Reduce，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2881467/

pythonReducesectioncodeitemsoptimizationhadoopsimilaritycollaborative-filtering

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