python天池赛零基础入门推荐系统 - 新闻推荐

Python天池赛零基础入门推荐系统 - 新闻推荐

简介

推荐系统是一种用于预测用户对物品（如新闻、电影、产品等）的喜好程度的技术。本文将介绍如何使用Python和天池赛平台，从零开始构建一个简单的新闻推荐系统。

数据集

首先，我们需要一个用于训练和测试的数据集。在天池赛平台上，我们可以找到许多开放的数据集。对于新闻推荐系统，我们可以使用一个包含新闻文章和用户交互数据的数据集。

在这里，我们将使用一个名为NewsRec的数据集。该数据集包含了一系列新闻文章和用户对这些文章的点击、收藏和评论等交互数据。

数据预处理

在开始构建推荐系统之前，我们首先需要对数据进行预处理。这包括加载数据、清洗数据并进行特征工程。

import pandas as pd

# 加载数据
news_data = pd.read_csv('news.csv')
user_data = pd.read_csv('user.csv')

# 清洗数据
news_data = news_data.dropna()
user_data = user_data.dropna()

# 特征工程
# TODO: 添加特征工程代码

在这段代码中，我们使用pandas库加载了两个CSV文件，分别是包含新闻数据的news.csv和包含用户数据的user.csv。然后，我们对数据进行了清洗，去掉了任何包含缺失值的行。

接下来，我们需要进行特征工程。特征工程是将原始数据转换为适合机器学习算法输入的特征的过程。在这个例子中，我们可以使用新闻标题、正文内容、发布时间等特征来表示每篇新闻。

构建推荐模型

在完成数据预处理之后，我们可以开始构建推荐模型了。在这里，我们将使用协同过滤算法来进行推荐。

from surprise import Dataset
from surprise import Reader
from surprise import KNNBasic

# 创建一个适合Surprise库使用的数据集对象
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(user_data[['userID', 'newsID', 'rating']], reader)

# 使用KNN算法训练推荐模型
model = KNNBasic()
model.fit(data.build_full_trainset())

在这段代码中，我们使用surprise库来构建推荐模型。首先，我们使用Reader对象指定了用户评分的范围（从1到5）。然后，我们通过load_from_df方法将用户数据转换为Dataset对象。接下来，我们使用KNN算法训练了一个基本的推荐模型。

进行推荐

一旦我们训练了推荐模型，我们就可以使用它来为用户进行新闻推荐了。

# 为用户进行推荐
user_id = 1
predictions = []
for news_id in news_data['newsID']:
    prediction = model.predict(user_id, news_id)
    predictions.append(prediction)

# 对预测结果进行排序并输出推荐结果
recommendations = sorted(predictions, key=lambda x: x.est, reverse=True)[:10]
for recommendation in recommendations:
    news_id = recommendation.iid
    news_title = news_data.loc[news_data['newsID'] == news_id, 'title'].values[0]
    print(f"推荐新闻：{news_title}")

在这段代码中，我们首先指定了一个用户ID，然后对每篇新闻进行了预测。预测结果存储在predictions列表中。接下来，我们对预测结果进行了排序，并选择了分数最高的10篇新闻作为推荐结果。最后，我们根据新闻ID从新闻数据集中获取新闻标题，并输出推荐结果。

总结

通过本文，我们了解了如何使用Python和天池赛平台构建一个简单的新闻推荐系统。我们首先对数据进行了预处理，然后使用协同过滤算法构建了推荐