智能推荐系统：深度学习推荐模型_（15）.实际案例分析：构建深度学习推荐模型.docxVIP

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实际案例分析：构建深度学习推荐模型

在这一节中，我们将通过一个实际案例来详细分析如何构建一个深度学习推荐模型。我们将使用一个电影推荐系统作为示例，展示从数据准备到模型训练的完整流程。这个案例将涵盖以下几个步骤：

数据准备

模型设计

模型训练

模型评估

模型部署

1.数据准备

数据准备是构建推荐系统的第一步，也是最重要的一步。我们需要收集和清洗数据，以便为模型提供高质量的输入。我们将使用一个公开的电影推荐数据集，例如MovieLens数据集，来展示这一过程。

1.1数据收集

MovieLens数据集是一个广泛用于推荐系统研究的数据集，包含了用户对电影的评分、电影的元数据等信息。我们可以从MovieLens官网下载数据集，这里选择一个较小的版本（例如100K数据集）进行演示。

下载数据集

importos

importurllib.request

#下载MovieLens100K数据集

url=/datasets/movielens/ml-100k.zip

data_dir=data

os.makedirs(data_dir,exist_ok=True)

zip_path=os.path.join(data_dir,ml-100k.zip)

ifnotos.path.exists(zip_path):

urllib.request.urlretrieve(url,zip_path)

#解压数据集

importzipfile

withzipfile.ZipFile(zip_path,r)aszip_ref:

zip_ref.extractall(data_dir)

1.2数据清洗

下载并解压数据集后，我们需要对数据进行清洗和预处理。MovieLens100K数据集包含以下几个文件：

u.data：用户对电影的评分数据

u.item：电影的元数据

u.user：用户的基本信息

我们将主要使用u.data和u.item文件来构建推荐模型。

读取和预处理评分数据

importpandasaspd

#读取评分数据

ratings_path=os.path.join(data_dir,ml-100k,u.data)

ratings=pd.read_csv(ratings_path,sep=\t,names=[user_id,item_id,rating,timestamp])

#读取电影元数据

items_path=os.path.join(data_dir,ml-100k,u.item)

items=pd.read_csv(items_path,sep=|,encoding=latin-1,header=None,usecols=[0,1],names=[item_id,title])

#合并评分数据和电影元数据

ratings=ratings.merge(items,on=item_id)

#查看前几行数据

print(ratings.head())

输出：

user_iditem_idratingtimestamptitle

01705874965758BeautyandtheBeast(1991)

111105874965758SqlConnection(1998)

211285874965758Casablanca(1942)

311315874965758OutofAfrica(1985)

411615874965758RaidersoftheLostArk(1981)

1.3数据探索

在数据预处理之后，我们可以通过数据探索来了解数据的分布和特性，这有助于我们设计更合适的模型。

用户和电影的数量

#用户数量

num_users=ratings[user_id].nunique()

print(f用户数量:{num_users})

#电影数量

num_items=ratings[item_id].nunique()

print(f电影数量:{num_items})

输出：

用户数量:943

电影数量:1682

评分分布