智能推荐系统：用户行为数据分析_（4）.数据收集与预处理.docxVIP

PAGE1

PAGE1

数据收集与预处理

数据收集

在智能推荐系统中，数据收集是构建推荐模型的基础步骤。数据的质量和数量直接影响到推荐系统的性能。数据收集主要包括用户行为数据、物品信息数据和上下文数据等。这些数据可以通过多种途径获取，例如日志记录、用户调查、第三方数据平台等。

用户行为数据

用户行为数据是推荐系统中最核心的数据类型，它包括用户的浏览记录、购买记录、评分记录、有哪些信誉好的足球投注网站记录等。通过分析这些数据，可以了解用户的偏好和行为模式，从而为用户提供个性化的推荐。

日志记录

日志记录是最常见的用户行为数据收集方式。每当用户在网站或应用上进行操作时，服务器会记录下这些操作的时间、地点、设备信息等。例如，一个电子商务网站可能会记录用户的点击、购买、加购物车等行为。

#一个简单的日志记录示例

importjson

fromdatetimeimportdatetime

#模拟用户的点击日志

deflog_user_click(user_id,item_id,timestamp):

log_entry={

user_id:user_id,

item_id:item_id,

timestamp:timestamp,

action:click

}

withopen(user_clicks.log,a)aslog_file:

log_file.write(json.dumps(log_entry)+\n)

#示例数据

log_user_click(1,101,datetime.now().isoformat())

log_user_click(2,102,datetime.now().isoformat())

log_user_click(1,103,datetime.now().isoformat())

用户调查

用户调查可以通过问卷、访谈等方式收集用户的显式反馈，例如用户的兴趣、偏好、满意度等。这些数据可以帮助推荐系统更准确地理解用户的需求。

#模拟用户调查数据

user_survey={

user_id:1,

interests:[科技,音乐,旅行],

preferences:{genre:科幻,price_range:中等},

satisfaction:4

}

#将调查数据保存到文件

withopen(user_survey.json,a)assurvey_file:

survey_file.write(json.dumps(user_survey)+\n)

物品信息数据

物品信息数据包括物品的属性、类别、价格、评分等。这些数据可以帮助推荐系统更好地理解物品的特征，从而提高推荐的准确性和多样性。

从数据库中提取物品信息

假设我们有一个物品数据库，存储了各种物品的详细信息。可以通过SQL查询来提取这些数据。

--假设有一个物品表`items`

--表结构:item_id,name,category,price,rating

SELECTitem_id,name,category,price,rating

FROMitems

上下文数据

上下文数据包括用户在特定时间、地点、设备上的行为信息。这些数据可以帮助推荐系统更好地理解用户的当前状态，从而提供更加及时和相关的推荐。

从日志中提取上下文数据

可以从用户行为日志中提取上下文数据，例如用户访问的时间、地点、设备类型等。

#从日志文件中提取上下文数据

defextract_context_data(log_file_path):

context_data=[]

withopen(log_file_path,r)aslog_file:

forlineinlog_file:

log_entry=json.loads(line)

context_entry={

user_id:log_entry[user_id],

timestamp:log_entry[timestamp],

location:北京,

device:手机

}

conte