召回层-基于item（内容）的召回

布满荆棘的人生 2023-09-25 15:02 73阅读 0赞

item_topk_click = get_item_topk_click(trn_hist_click_df, k=50)   # 获取近期点击最多的文章
    user_item_time_dict = get_user_item_time(trn_hist_click_df) # 根据点击时间获取用户的点击文章序列   {user1: [(item1, time1), (item2, time2)..]...}
    
    i2i_sim_cf = item_cf_sim(all_click_df, item_created_time_dict)  # 文章与文章之间的基于“共有用户”的相似性矩阵计算
    i2i_sim_emb = item_embdding_sim(all_click_df, item_emb_df, topk=50)    # 文章与文章之间的基于“向量检索”的相似度计算

# 基于商品的召回i2i
    def item_based_recommend(user_id, user_item_time_dict, i2i_sim, i2i_sim_emb, sim_item_topk, recall_item_num, item_topk_click, item_created_time_dict):
        """
            基于文章协同过滤的召回
            :param user_id: 用户id
            :param user_item_time_dict: 字典, 根据点击时间获取用户的点击文章序列   {user1: [(item1, time1), (item2, time2)..]...}
            :param i2i_sim: 字典，文章相似性矩阵
            :param i2i_sim_emb: 字典，基于内容embedding算的文章相似矩阵
            :param sim_item_topk: 整数， 选择与当前文章最相似的前k篇文章
            :param recall_item_num: 整数， 最后的召回文章数量
            :param item_topk_click: 列表，点击次数最多的文章列表，用户召回补全
            :param item_created_time_dict: 文章创建时间列表
            
            return: 召回的文章列表 [(item1, score1), (item2, score2)...]
        """
        # 获取用户历史交互的文章
        user_hist_items = user_item_time_dict[user_id]
        user_hist_items_ = {user_id for user_id, _ in user_hist_items}
        
        item_rank = {}
        for loc, (i, click_time) in enumerate(user_hist_items):
            for j, wij in sorted(i2i_sim[i].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:sim_item_topk]:
                if j in user_hist_items_:
                    continue
                # 文章创建时间差权重
                created_time_weight = np.exp(0.8 ** np.abs(item_created_time_dict[i] - item_created_time_dict[j]))
                # 相似文章和历史点击文章序列中历史文章所在的位置权重
                loc_weight = (0.9 ** (len(user_hist_items) - loc))
                content_weight = 1.0
                if i2i_sim_emb.get(i, {}).get(j, None) is not None:
                    content_weight += i2i_sim_emb[i][j]
                if i2i_sim_emb.get(j, {}).get(i, None) is not None:
                    content_weight += i2i_sim_emb[j][i]
                item_rank.setdefault(j, 0)
                item_rank[j] += created_time_weight * loc_weight * content_weight * wij
        # 不足10个，用热门商品补全
        if len(item_rank) < recall_item_num:
            for i, item in enumerate(item_topk_click):
                if item in item_rank.items(): # 填充的item应该不在原来的列表中
                    continue
                item_rank[item] = - i - 100 # 随便给个负数就行
                if len(item_rank) == recall_item_num:
                    break
        
        item_rank = sorted(item_rank.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:recall_item_num]
     
        return item_rank

[打造工业级推荐系统（十一）：基于内容的推荐算法\_数据库\_数据与智能\_InfoQ精选文章][InfoQ]

[零基础入门推荐系统【多路召回】Task3\_天池notebook-阿里云天池][Task3_notebook-]

[InfoQ]: https://www.infoq.cn/article/4x0qa4cc4ec2ihopyiew
[Task3_notebook-]: https://tianchi.aliyun.com/notebook/144452