智能推荐系统：协同过滤推荐算法_8.协同过滤中的数据预处理.docx

PAGE1

PAGE1

8.协同过滤中的数据预处理

数据预处理是协同过滤推荐系统中一个至关重要的步骤，它直接影响到推荐算法的性能和效果。在这一节中，我们将详细探讨协同过滤推荐系统中的数据预处理技术，包括数据清洗、数据转换、缺失值处理、数据归一化、数据分割等。通过这些技术，我们可以确保输入到推荐算法中的数据是高质量的，从而提高推荐的准确性和可靠性。

8.1数据清洗

数据清洗的目的是去除数据中的噪音和不一致，确保数据的准确性和完整性。常见的数据清洗步骤包括：

去除重复数据：重复的数据会影响推荐算法的性能，需要通过唯一标识符（如用户ID和物品ID）来识别并删除重复记录。

去除无效数据：无效数据包括缺失值过多的记录、无效的用户或物品信息等。

修正错误数据：例如，修正拼写错误、格式错误等。

8.1.1示例：去除重复数据

假设我们有一个用户-物品评分数据集，数据集中包含用户ID、物品ID和评分。我们可以通过Pandas库来去除重复数据。

importpandasaspd

#读取数据集

data=pd.read_csv(ratings.csv)

#查看数据集前几行

print(data.head())

#去除重复数据

data_cleaned=data.drop_duplicates(subset=[user_id,item_id],keep=first)

#查看去重后的数据集前几行

print(data_cleaned.head())

#保存清洗后的数据集

data_cleaned.to_csv(ratings_cleaned.csv,index=False)

8.1.2示例：去除无效数据

假设我们有一个包含用户信息的数据集，其中有些用户的年龄字段为空，我们可以去除这些无效记录。

importpandasaspd

#读取数据集

users=pd.read_csv(users.csv)

#查看数据集前几行

print(users.head())

#去除年龄字段为空的记录

users_cleaned=users.dropna(subset=[age])

#查看清洗后的数据集前几行

print(users_cleaned.head())

#保存清洗后的数据集

users_cleaned.to_csv(users_cleaned.csv,index=False)

8.2数据转换

数据转换是指将原始数据转换为适合推荐算法输入的格式。常见的数据转换步骤包括：

数据格式转换：例如，将字符串类型的评分转换为数值类型。

数据类型转换：例如，将分类数据转换为数值数据。

数据映射：例如，将用户ID和物品ID映射为连续的整数，便于矩阵操作。

8.2.1示例：数据格式转换

假设我们有一个用户-物品评分数据集，评分字段为字符串类型，我们需要将其转换为数值类型。

importpandasaspd

#读取数据集

data=pd.read_csv(ratings.csv)

#查看数据类型

print(data.dtypes)

#将评分字段从字符串转换为数值

data[rating]=pd.to_numeric(data[rating],errors=coerce)

#查看转换后的数据类型

print(data.dtypes)

#保存转换后的数据集

data.to_csv(ratings_converted.csv,index=False)

8.2.2示例：数据映射

假设我们有一个用户-物品评分数据集，用户ID和物品ID为不连续的整数，我们需要将其映射为连续的整数。

importpandasaspd

#读取数据集

data=pd.read_csv(ratings.csv)

#查看数据集前几行

print(data.head())

#创建用户ID和物品ID的映射字典

user_id_mapping={id:idxforidx,idinenumerate(data[user_id].unique())}

item_id_mapping={id:idxforidx,idinenumerate(data[item_id].unique())}

#应用映射

data[user_id]=data[user_id].map(user_id_mapping)

data[item_id]=data[item_id].map(item_id_mapping)