该动手了！用Python搭建电影推荐系统

之前我们以电影推荐为例，介绍了基于内容的推荐算法。可能各位看的有些枯燥，没关系，现在来做点有趣的事情：动手去实现它！

查看数据集

本次使用的数据集是Kaggle上的TMDb，该数据集包含两个.csv
文件：movies.csv
和credits.csv
。首先读取数据集：

movies = pd.read_csv('tmdb_5000_movies.csv')
credits = pd.read_csv(r'tmdb_5000_credits.csv') 

数据集中包含了4803部电影的相关信息，包括电影类型，关键词，电影名字等，但并不包含单个用户的信息。因此，接下来，我们将主要根据每部电影的相关信息，从中抽取出每一部电影的特征，这些特征将用于计算电影之间的相似度，从而完成电影的推荐。

数据处理

为了提取到每部电影(每行对应一部电影)的特征，需要先对数据做些处理。

将movie
和credits
这两张表合并：

movies = movies.merge(credits,on='title')
movies.dropna(inplace=True)

这样，movie
就多了3列credits
中的特征。

然后，去除本次用不到的特征：

movies = movies[['movie_id','title','overview','genres','keywords','cast','crew']]

可以看到，此时的movie
表中只包含筛选出来的7列，其中，前两列用于标识每一部电影，后5列是特征列。接下来，我们将继续处理后面的5列，从中提取出每部电影的特征。

对于后5列，除了overview
外，其余4列都是由字典作为元素组成的列表，每个字典都包含了多个键值对，我们需要将有用的键对应的值给单独提取出来，而其余信息则可以丢弃。

定义一个转换函数，用于提取name
键对应的值：

import ast
def convert(text):
    L = []
    for i in ast.literal_eval(text):
        L.append(i['name']) 
    return L 

然后，应用上面定义的函数：

#提取电影类型
movies['genres'] = movies['genres'].apply(convert)
#提取电影关键词
movies['keywords'] = movies['keywords'].apply(convert)
#提取电影演员名字，并只取前三名(大概是主演)
movies['cast'] = movies['cast'].apply(convert)
movies['cast'] = movies['cast'].apply(lambda x:x[0:3])

此时，数据变成了这个样子：

现在来处理最后一列：工作人员的信息。

最后一列包含了负责诸如导演，化妆，美术等工作人员的信息。这里，我们只提取导演的名字。同样先定义一个函数：

def fetch_director(text):
    L = []
    for i in ast.literal_eval(text):
        if i['job'] == 'Director':
            L.append(i['name'])
    return L 

然后应用在最后一列：

movies['crew'] = movies['crew'].apply(fetch_director)

此时数据如下：

去除后四列数据中的空格：

def collapse(L):
    L1 = []
    for i in L:
        L1.append(i.replace(" ",""))
    return L1
movies['cast'] = movies['cast'].apply(collapse)
movies['crew'] = movies['crew'].apply(collapse)
movies['genres'] = movies['genres'].apply(collapse)
movies['keywords'] = movies['keywords'].apply(collapse)

至此，5列特征处理完成，现在要做的是把它们拼接起来，得到一个大的特征，并将无用特征剔除：

movies['overview'] = movies['overview'].apply(lambda x:x.split())
#拼接，得到大的特征，叫做tag
movies['tags'] = movies['overview'] + movies['genres'] + movies['keywords'] + movies['cast'] + movies['crew']
#去除无用特征
new = movies.drop(columns=['overview','genres','keywords','cast','crew'])
#后处理
new['tags'] = new['tags'].apply(lambda x: " ".join(x))

此时的数据格式如下：

可以取一条数据的tag
看一下：

可以看到，此时的tag
融合了之前所说的5个特征列的信息。

至此，数据处理结束。

提取特征

这里使用sklearn
中封装好的CountVectorizer
提取每部电影的特征。关于其原理，推荐文末参考资料[2]，这里借用文中的栗子来简要描述下该方法具体做的事情：

每一个文档ID可以对应本文中每部电影的ID。

获取特征向量：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

#如果max_features不是None，则建立一个词汇表，仅用词频排序的前max_features个词创建语料库
#stop_words:a built-in stop word list for English is used
cv = CountVectorizer(max_features=5000,stop_words='english')

vector = cv.fit_transform(new['tags']).toarray()

得到的vector
的维度是[4806,5000]
，含义如下：共4806部电影，每部电影的特征用一个5000维的向量来表示。

现在已经有了每部电影的特征向量，接下来就可以通过计算每部电影之间的相似度来进行电影推荐了。这里同样直接调用sklearn
封装好的余弦相似度方法来度量特征之间的距离。

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
similarity = cosine_similarity(vector)

这样得到的similarity
是一个[4806,4806]
的矩阵，该矩阵第行第列处的元素代表了第部电影和第部电影的相似度。

开启推荐

为了做推荐，这里写一个函数，作为推荐的接口：

def recommend(movie):
    #获取movie所在行的索引
    index = new[new['title'] == movie].index[0]
    #计算movie与所有电影之间的相似度
    distances = sorted(list(enumerate(similarity[index])),reverse=True,key = lambda x: x[1])
    #取前6部最相似的电影做推荐
    for i in distances[1:6]:#过滤掉本身
        #print(i)#(4730, 0.31819805153394637),第一项是电影所在行索引，第二项是相似度得分
        print(new.iloc[i[0]].title,round(i[1],3))#第一项是被推荐的电影名字，第二项是相似度得分

举个栗子：推荐和Just My Luck
类似的电影。

只需调用上面定义好的接口即可：

屏幕上将输出两项内容：第一项是被推荐的电影名字，第二项是相似度得分。

至此，一个简易的电影推荐系统就搭建好了。

最后，可以将计算得到的相似度矩阵和处理好的数据保存到本地，用于后续可能的线上部署：

import pickle
pickle.dump(new,open('movie_list.pkl','wb'))
pickle.dump(similarity,open('similarity.pkl','wb'))

以上数据集以及代码已打包，公众号后台回复推荐即可获取。

参考：

• [1] https://www.youtube.com/watch?v=1xtrIEwY_zY&t=6340s
• [2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/70314114