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在潘多拉网站的示例中,我们用一个特征向量来表示一首歌曲,用以计算歌曲的相似度。

潘多拉网站同样允许用户对歌曲“赞”和“踩”,那我们要如何利用这些数据呢?

假设我们的歌曲有两个特征,重金属吉他(Dirty Guitar)和强烈的节奏感(Driving Beat),两种特征都在1到5分之间。

一位用户对5首歌曲做了“赞”的操作(图中的L),另外五首则“踩”了一下(图中的D):

回到潘多拉 - 图1

图中多了一个问号所表示的歌曲,你觉得用户会喜欢它还是不喜欢呢?

想必你也猜到了,因为这个问号离用户喜欢的歌曲距离较近。这一章接下来的篇幅都会用来讲述这种计算方法。

最明显的方式是找到问号歌曲最邻近的歌曲,因为它们之间相似度比较高,再根据用户是否喜欢这些邻近歌曲来判断他对问号歌曲的喜好。

使用Python实现最邻近分类算法

我们仍使用上文中的歌曲示例,用7个特征来标识10首歌曲:

回到潘多拉 - 图2

使用Python代码来表示这些数据:

  1. music = {"Dr Dog/Fate": {"piano": 2.5, "vocals": 4, "beat": 3.5, "blues": 3, "guitar": 5, "backup vocals": 4, "rap": 1},
  2. "Phoenix/Lisztomania": {"piano": 2, "vocals": 5, "beat": 5, "blues": 3, "guitar": 2, "backup vocals": 1, "rap": 1},
  3. "Heartless Bastards/Out at Sea": {"piano": 1, "vocals": 5, "beat": 4, "blues": 2, "guitar": 4, "backup vocals": 1, "rap": 1},
  4. "Todd Snider/Don't Tempt Me": {"piano": 4, "vocals": 5, "beat": 4, "blues": 4, "guitar": 1, "backup vocals": 5, "rap": 1},
  5. "The Black Keys/Magic Potion": {"piano": 1, "vocals": 4, "beat": 5, "blues": 3.5, "guitar": 5, "backup vocals": 1, "rap": 1},
  6. "Glee Cast/Jessie's Girl": {"piano": 1, "vocals": 5, "beat": 3.5, "blues": 3, "guitar":4, "backup vocals": 5, "rap": 1},
  7. "La Roux/Bulletproof": {"piano": 5, "vocals": 5, "beat": 4, "blues": 2, "guitar": 1, "backup vocals": 1, "rap": 1},
  8. "Mike Posner": {"piano": 2.5, "vocals": 4, "beat": 4, "blues": 1, "guitar": 1, "backup vocals": 1, "rap": 1},
  9. "Black Eyed Peas/Rock That Body": {"piano": 2, "vocals": 5, "beat": 5, "blues": 1, "guitar": 2, "backup vocals": 2, "rap": 4},
  10. "Lady Gaga/Alejandro": {"piano": 1, "vocals": 5, "beat": 3, "blues": 2, "guitar": 1, "backup vocals": 2, "rap": 1}}

这样做虽然可行,但却比较繁琐,piano、vocals这样的键名需要重复很多次。

我们可以将其简化为向量,即Python中的数组类型:

  1. #
  2. # 物品向量中的特征依次为:piano, vocals, beat, blues, guitar, backup vocals, rap
  3. #
  4. items = {"Dr Dog/Fate": [2.5, 4, 3.5, 3, 5, 4, 1],
  5. "Phoenix/Lisztomania": [2, 5, 5, 3, 2, 1, 1],
  6. "Heartless Bastards/Out": [1, 5, 4, 2, 4, 1, 1],
  7. "Todd Snider/Don't Tempt Me": [4, 5, 4, 4, 1, 5, 1],
  8. "The Black Keys/Magic Potion": [1, 4, 5, 3.5, 5, 1, 1],
  9. "Glee Cast/Jessie's Girl": [1, 5, 3.5, 3, 4, 5, 1],
  10. "La Roux/Bulletproof": [5, 5, 4, 2, 1, 1, 1],
  11. "Mike Posner": [2.5, 4, 4, 1, 1, 1, 1],
  12. "Black Eyed Peas/Rock That Body": [2, 5, 5, 1, 2, 2, 4],
  13. "Lady Gaga/Alejandro": [1, 5, 3, 2, 1, 2, 1]}

回到潘多拉 - 图3

接下来我还需要将用户“赞”和“踩”的数据也用Python代码表示出来。

由于用户并不会对所有的歌曲都做这些操作,所以我用嵌套的字典来表示:

  1. users = {"Angelica": {"Dr Dog/Fate": "L",
  2. "Phoenix/Lisztomania": "L",
  3. "Heartless Bastards/Out at Sea": "D",
  4. "Todd Snider/Don't Tempt Me": "D",
  5. "The Black Keys/Magic Potion": "D",
  6. "Glee Cast/Jessie's Girl": "L",
  7. "La Roux/Bulletproof": "D",
  8. "Mike Posner": "D",
  9. "Black Eyed Peas/Rock That Body": "D",
  10. "Lady Gaga/Alejandro": "L"},
  11. "Bill": {"Dr Dog/Fate": "L",
  12. "Phoenix/Lisztomania": "L",
  13. "Heartless Bastards/Out at Sea": "L",
  14. "Todd Snider/Don't Tempt Me": "D",
  15. "The Black Keys/Magic Potion": "L",
  16. "Glee Cast/Jessie's Girl": "D",
  17. "La Roux/Bulletproof": "D",
  18. "Mike Posner": "D",
  19. "Black Eyed Peas/Rock That Body": "D",
  20. "Lady Gaga/Alejandro": "D"}}

这里使用L和D两个字母来表示喜欢和不喜欢,当然你也可以用其他方式,比如0和1等。

对于新的向量格式,我们需要对曼哈顿距离函数和邻近物品函数做一些调整:

  1. def manhattan(vector1, vector2):
  2. distance = 0
  3. total = 0
  4. n = len(vector1)
  5. for i in range(n):
  6. distance += abs(vector1[i] - vector2[i])
  7. return distance
  8. def computeNearestNeighbor(itemName, itemVector, items):
  9. """按照距离排序,返回邻近物品列表"""
  10. distances = []
  11. for otherItem in items:
  12. if otherItem != itemName:
  13. distance = manhattan(itemVector, items[otherItem])
  14. distances.append((distance, otherItem))
  15. # 最近的排在前面
  16. distances.sort()
  17. return distances

最后,我需要建立一个分类函数,用来预测用户对一个新物品的喜好,如:

  1. "Chris Cagle/I Breathe In. I Breathe Out" [1, 5, 2.5, 1, 1, 5, 1]

这个函数会先计算出与这个物品距离最近的物品,然后找到用户对这个最近物品的评价,以此作为新物品的预测值。

下面是一个最简单的分类函数:

  1. def classify(user, itemName, itemVector):
  2. nearest = computeNearestNeighbor(itemName, itemVector, items)[0][1]
  3. rating = users[user][nearest]
  4. return rating

让我们试用一下:

  1. >>> classify('Angelica', 'Chris Cagle/I Breathe In. I Breathe Out', [1, 5, 2.5, 1, 1, 5, 1])
  2. 'L'

我们认为她会喜欢这首歌曲!为什么呢?

  1. >>> computeNearestNeighbor('Chris Cagle/I Breathe In. I Breathe Out', [1, 5, 2.5, 1, 1, 5, 1], items)
  2. [(4.5, 'Lady Gaga/Alejandro'), (6.0, "Glee Cast/Jessie's Girl"), (7.5, "Todd Snider/Don't Tempt Me"), (8.0, 'Mike Posner'), (9.5, 'Heartless Bastards/Out'), (10.5, 'Black Eyed Peas/Rock That Body'), (10.5, 'Dr Dog/Fate'), (10.5, 'La Roux/Bulletproof'), (10.5, 'Phoenix/Lisztomania'), (14.0, 'The Black Keys/Magic Potion')]

可以看到,距离I Breathe In最近的歌曲是Alejandro,并且Angelica是喜欢这首歌曲的,所以我们预测她也会喜欢I Breathe In。

其实我们做的是一个分类器,将歌曲分为了用户喜欢和不喜欢两个类别。

号外,号外!我们编写了一个分类器!

回到潘多拉 - 图4

分类器是指通过物品特征来判断它应该属于哪个组或类别的程序!

分类器程序会基于一组已经做过分类的物品进行学习,从而判断新物品的所属类别。

在上面的例子中,我们知道Angelica喜欢和不喜欢的歌曲,然后据此判断她是否会喜欢Chris Cagle的歌。

  1. 在Angelica评价过的歌曲中找到距离Chris Cagle最近的歌曲,即Laydy Gaga的Alejandro;
  2. 由于Angelica是喜欢Alejandro这首歌的,所以我们预测她也会喜欢Chris Cagle的Breathe In, Breathe Out。

分类器的应用范围很广,以下是一些示例:

推特情感分类

很多人在对推特中的文字消息进行情感分类(积极的、消极的),可以有很多用途,如Axe发布了一款新的腋下除臭剂,通过推文就能知道用户是否满意。这里用到的物品特征是文字信息。

人脸识别

现在有些手机应用可以识别出照片里你的朋友们,这项技术也可用于监控录像中的人脸识别。不同的识别技术细节可能不同,但都会用到诸如五官的大小和相对距离等信息。

政治拉票

通过将目标选民分为“爱凑热闹”、“很有主见”、“家庭为重”等类型,来进行有针对性的拉票活动。

市场细分

这和上个例子有点像,与其花费巨额广告费向不可能购买维加斯公寓的人进行宣传,不如从人群中识别出潜在客户,缩小宣传范围。最好能再对目标群体进行细分,进一步定制广告内容。

个人健康助理

如今人们越来越关注自身,我们可以购买到像Nike健身手环这样的产品,而Intel等公司也在研制一种智能家居,可以在你行走时称出你的重量,记录你的行动轨迹,并给出健康提示。

有些专家还预言未来我们会穿戴各种便携式设备,收集我们的生活信息,并加以分类。

其他

  • 识别恐怖分子
  • 来信分类(重要的、一般的、垃圾邮件)
  • 预测医疗费用
  • 识别金融诈骗