【数据挖掘实战】之天猫移动推荐比赛

前言：去年曾经参加过天猫移动推荐比赛。但是当时报名之后实验室安排了其他的新任务，导致这个比赛只是在最后几天粗略的做了一下，然后也只提交了一次结果。没能好好地做这个比赛也是我的一个遗憾。现在回过头来再尝试去做这个比赛，就当练练手了。

一.基本思路

题目的训练数据包含了抽样出来的一定量用户在一个月时间（11.18~12.18）之内的移动端行为数据（D），评分数据是这些用户在这个一个月之后的一天（12.19）对商品子集（P）的购买数据。参赛者要使用训练数据建立推荐模型，并输出用户在接下来一天对商品子集购买行为的预测结果。

拿到题目，首先是读取数据和初步观察数据是否有缺失值等等。我还是使用Pandas库来读取数据，但是在读取数据的时候遇到了memory error的错误。

上网查了一些资料，出现这个错误的原因是我的python是32位的，能访问的内存有限，而训练数据又比较大。所以不得已重装了64位python，然后又装了一片那一大堆的库

先读取部分数据，把重心放在后续的数据处理上。

首先是做数据预处理，观察数据的缺失值情况：

可知公布的数据应该是经过阿里官方清洗的，除了地理位置那一栏之外并不存在缺失数据的情况。而且主要的数据也不需要再转换成数值型数据的。这样一来，接下来就可以进入特征工程阶段。

训练集是11.18-12.16 用户与商品的交互记录，训练集的标签是12.17用户有木有购买相应的商品。我的方案是先针对有交互记录的数据进行处理。

正样本：12.17当天有购买，而且17号之前有互动记录的用户-商品对

负样本：12.17当天没有购买，而且17号之前有互动记录的用户-商品对

我习惯于先制作几个基本的特征，预留好接口。先把整个特征提取和模型训练的过程给跑通了，之后再去往里面加新的特征。所以初步设计了一些很简单的特征：

用户特征：点击（收藏或者加入购物车）转换成购买的比例

商品特征：点击（收藏或者加入购物车）转换成购买的比例

用户-商品对特征：测试日期前几天点击，收藏，加入购物车，购买的次数

由于对pandas的使用还不怎么熟练，花了一些时间才完成这些特征提取工作，当前的程序如下：

import numpy as np  
import pandas as pd  
import random as rd  
import re  
from sklearn import tree  
from sklearn import preprocessing  
from sklearn import cross_validation  
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
def sp_count(df,num):
    return sum(df['behavior_type']==num)

def load_off_data():
    global train_df,label_df,item_df,user_feature_dic,item_feature_dic,ui_feature_dic,label_dic
    df = pd.read_csv('tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')
    user_feature_dic={};item_feature_dic={};ui_feature_dic={};label_dic={}
    train_df = df[(df['time'].values>='2014-11-18 00') & (df['time'].values<'2014-12-17 00')]
    label_df = df[(df['time'].values>='2014-12-17 00') & (df['time'].values<'2014-12-18 00')]
    item_df = pd.read_csv('tianchi_mobile_recommend_train_item.csv')

def load_on_data():
    global train_df,label_df,item_df,user_feature_dic,item_feature_dic,ui_feature_dic,label_dic
    df = pd.read_csv('tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')
    user_feature_dic={};item_feature_dic={};ui_feature_dic={};label_dic={}
    train_df = df[(df['time'].values>='2014-11-18 00') & (df['time'].values<'2014-12-18 00')]
    label_df = df[(df['time'].values>='2014-12-18 00') & (df['time'].values<'2014-12-19 00')]
    item_df = pd.read_csv('tianchi_mobile_recommend_train_item.csv')


def gen_user_item_fea():
    global train_df,user_feature_dic,item_feature_dic,ui_feature_dic
    dataMat = train_df.values
    for data in dataMat:
         user_id=data[]
         item_id=data[]
         behavior=data[]
         date=data[]
         tmp_list=[,,,]
         tmp_list[behavior-]+=
         item_feature_dic[item_id]=np.array(item_feature_dic.get(item_id,[,,,]))+np.array(tmp_list)
         user_feature_dic[user_id]=np.array(user_feature_dic.get(user_id,[,,,]))+np.array(tmp_list)
         key=tuple([user_id,item_id])
         if(date>"2014-12-13 00"):
            ui_feature_dic[key]=np.array(ui_feature_dic.get(key,[,,,]))+np.array(tmp_list)
    for item in item_feature_dic.keys():
         tmp_value = item_feature_dic[item]
         for k in range():
             if(tmp_value[k]==):
                 tmp_value[k]=

         item_feature_dic[item]=[float(tmp_value[])/(tmp_value[]),float(tmp_value[])/(tmp_value[]),float(tmp_value[])/(tmp_value[]),tmp_value[]]
    for user in  user_feature_dic.keys():
         tmp_value = user_feature_dic[user]   
         for k in range():
             if(tmp_value[k]==):
                 tmp_value[k]=   
         user_feature_dic[user]=[float(tmp_value[])/(tmp_value[]),float(tmp_value[])/(tmp_value[]),float(tmp_value[])/(tmp_value[]),tmp_value[]]

def gen_train_label():
    global train_df,label_df,label_dic
    tmp_df=train_df[['user_id','item_id']]
    label_df=pd.merge(label_df,tmp_df,on=['user_id','item_id'])
    label_array=label_df[label_df['behavior_type']==][['user_id','item_id']].values
    for key in label_array:
         tmp_list=[key[],key[]]
         label_dic[tuple(tmp_list)]=
    neg_array=tmp_df.values
    pos_len=len(label_dic);i=;k=
    while i<len(neg_array):
         key=neg_array[i]
         tmp_list=[key[],key[]]
         if(label_dic.get(tuple(tmp_list),)!=):
            label_dic[tuple(tmp_list)]=+label_dic.get(tuple(tmp_list),)
            k=k+
         i=i+
         if(k>pos_len*):
             break

def feature_extraction():
    global train_df,user_feature_dic,item_feature_dic,ui_feature_dic
    feature=[];label=[]
    for key in label_dic.keys():
        user = key[];item=key[]
        curr_fea=[]       
        user_fea = user_feature_dic.get(user,[,,,])
        #curr_fea.extend(user_fea)
        item_fea=item_feature_dic.get(item,[,,,])
        #curr_fea.extend(item_fea)
        curr_fea.extend(ui_feature_dic.get(key,[,,,]))
        feature.append(curr_fea)
        label.append(label_dic[key])
    return feature,label

def off_model_building(feature,label):
    train_feature,test_feature,train_label,test_label= cross_validation.train_test_split(feature, label, test_size=, random_state=)  
    clf = RandomForestClassifier(random_state=,n_estimators=,min_samples_split=,min_samples_leaf=)  
    clf = clf.fit(train_feature, train_label)  
    predict_label=clf.predict(test_feature)  
    res=predict_label ^ test_label  
    accuracy = -float(sum(res))/len(test_label)  
    print "accuracy rate is: %f" % accuracy
    return clf  

def my_test(clf):
    global train_df,label_df,item_df,user_feature_dic,item_feature_dic,ui_feature_dic,label_dic
    test_label_dic={}
    label_df = pd.merge(label_df,item_df,on='item_id')
    label_array=label_df[label_df['behavior_type']==][['user_id','item_id']].values
    for key in label_array:
         tmp_list=[key[],key[]]
         test_label_dic[tuple(tmp_list)]=
    test_df = pd.merge(train_df,item_df,on='item_id') 
    tmp_df = test_df.groupby(['user_id','item_id']).apply(sp_count,)
    candidate_data = test_df[['user_id','item_id']].values
    pre=;ref=len(test_label_dic);pri_and_ref =
    feature=[]
    for array in tmp_df.index:

            user = array[];item=array[]
            key=tuple([user,item])
            curr_fea=[]       
            user_fea = user_feature_dic.get(user,[,,,])
            #curr_fea.extend(user_fea)
            item_fea=item_feature_dic.get(item,[,,,])
            #curr_fea.extend(item_fea)
            curr_fea.extend(ui_feature_dic.get(key,[,,,]))
            feature.append(curr_fea)
    predict_mat = clf.predict(feature)
    print len(predict_mat)
    for i in range(len(predict_mat)):
        array = tmp_df.index[i]
        user = array[];item=array[]
        key=tuple([user,item])
        predict_label=predict_mat[i]
        test_label = test_label_dic.get(key,)
        if(predict_label==):
            pre+=
            if(test_label==):
                    pri_and_ref +=
    acc = float(pri_and_ref)/pre
    recall = float(pri_and_ref)/ref
    F = *acc*recall/(acc+recall)
    print acc,recall,F



def model_build():
    load_off_data()
    gen_user_item_fea()
    gen_train_label()
    feature,label=feature_extraction()
    model = off_model_building(feature,label)
    return model

def model_test(model):
    load_on_data()
    gen_user_item_fea()
    my_test(model)


           

我的做法是利用pandas处理数据，生成特征，然后将特征存在user/item/ui字典中。最后根据字典生成特征向量和label，再训练模型。采用这种方式对12.18号的购买记录进行预测，最后得到的结果F1值只有0.7% 。而如果只用ui的特征，那么F1值可以达到2.2%。初步的框架算是搭建起来 了，后续会进行完善。