Вопрос или проблема
Я работаю над рекомендательной системой, которая будет рекомендовать фильмы пользователям.
Оценки фильмов
| Фильм | Пользователь | Оценка |
|---|---|---|
| 100 | 201 | 5 |
| 105 | 256 | 8 |
| … | … | … |
Теги фильмов
| Фильм | Тег |
|---|---|
| 100 | 1 |
| 100 | 2 |
| 100 | 8 |
| 105 | 2 |
| 105 | 5 |
| … | … |
Помимо коллаборативной фильтрации, я хотел бы, чтобы модель учитывала теги. Как правильно подготовить dataframe для этой задачи, учитывая, что у одного фильма может быть несколько тегов?
Очевидное решение — это кодирование one-hot, где я бы сделал каждый тег столбцом с 1 или 0 в зависимости от того, есть ли у фильма этот тег, вот так:
| Фильм | Пользователь | Оценка | имеет_тег_1 | имеет_тег_2 | имеет_тег_3 | … |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 100 | 201 | 5 | 1 | 1 | 0 | … |
| 105 | 256 | 8 | 0 | 1 | 0 | … |
Проблема в том, что у меня более 5000 уникальных тегов для работы, dataframe будет огромным. Мне стоит оставить только топ-10 тегов и удалить остальные? Какой здесь правильный подход?
После кодирования one-hot тегов ваши признаки увеличатся. Затем возникнет проклятие размерности. В этом случае вам следует применить PCA (метод главных компонент) для уменьшения размерности или вы можете построить матрицу корреляции и удалить слабо коррелированные и сильно коррелированные признаки с метками или выбрать подходящий алгоритм машинного обучения для задачи вашей рекомендательной системы, например, дерево решений, случайные леса, модели градиентного бустинга или линейные модели, чтобы определить важные признаки.
Ответ или решение
При подготовке данных для рекомендательной системы, где каждый фильм имеет множество категорий (тегов), важно учитывать несколько аспектов, чтобы избежать проблем с размерностью и производительностью модели. Вот подробный подход к решению вашей задачи.
Шаг 1: Подготовка данных
-
Соберите данные о фильмах:
Убедитесь, что у вас есть две таблицы: одна с рейтингами, а вторая с тегами. Пример структуры данных вы уже привели. -
Необходимые библиотеку:
Для манипуляций с данными вам понадобятся такие библиотеки, какpandas,numpyи, возможно,scikit-learnдля дальнейшей обработки. Убедитесь, что они установлены.
Шаг 2: Кодирование тегов
-
Подсчет тегов:
Если у вас более 5000 уникальных тегов, то следует оценить их значимость. Наиболее эффективный способ — это ограничить количество тегов, используемых в модели:- Выбор топ-N тегов:
Проведите анализ частоты тегов и выберите топ-N тегов, которые встречаются чаще всего. Например, вы можете оставить только 10-20 самых популярных тегов. Это позволит избежать избыточного увеличения размерности.
- Выбор топ-N тегов:
-
Применение One-Hot Encoding:
Используйте One-Hot Encoding для выбранных тегов. Это можно сделать с помощью методаget_dummies()из библиотеки pandas. Следующий пример показывает, как это может выглядеть:import pandas as pd # Пример таблицы тегов tags = pd.DataFrame({ 'Movie': [100, 100, 100, 105, 105], 'Tag': [1, 2, 8, 2, 5] }) # Применение One-Hot Encoding tags_encoded = pd.get_dummies(tags['Tag'], prefix='tag') movie_tags = tags.join(tags_encoded).groupby('Movie').sum().reset_index() # Теперь объединим с таблицей рейтингов ratings = pd.DataFrame({ 'Movie': [100, 105], 'User': [201, 256], 'Rating': [5, 8] }) data = ratings.merge(movie_tags, on='Movie', how='left').fillna(0)
Шаг 3: Снижение размерности
-
Dimensionality Reduction:
Учитывая, что даже после ограничения тегов, размерность может оставаться высокой, используйте методы снижения размерности, такие как PCA (Principal Component Analysis). Это поможет сохранить наиболее важные характеристики в ваших данных без избыточности.from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=10) # Выбор количества компонентов reduced_features = pca.fit_transform(data.drop(['Movie', 'User', 'Rating'], axis=1))
Шаг 4: Выбор модели
-
Выбор алгоритма:
Используйте алгоритм машинного обучения, который подходит для задачи рекомендательной системы. Варианты включают:- Collaborative Filtering (на основе матрицы пользователь-фильм)
- Content-Based Filtering (с использованием идентифицированных тегов и оценок)
- Гибридные модели (сочетание обоих подходов)
Попробуйте такие модели, как:
- Decision Trees
- Random Forests
- Gradient Boosting (например, XGBoost)
- Альгоритмы глубокого обучения (например, нейронные сети)
Шаг 5: Оценка результатов
- Оценка модели:
Протестируйте вашу модель с помощью стандартных метрик, таких как RMSE (корень среднеквадратичной ошибки), Precision@K и Recall@K, для понимания её эффективности.
Заключение
В конечном итоге подход к подготовке данных для вашего рекомендательного сервиса будет зависеть от специфических целей и контекста вашей задачи, однако приведенные шаги дадут вам четкое направление. Не стесняйтесь экспериментировать с количеством тегов и методами уменьшения размерности, чтобы добиться наилучших результатов.