推荐系统数据集之MovieLens

1.概述

MovieLens其实是一个推荐系统和虚拟社区网站，它由美国 Minnesota 大学计算机科学与工程学院的GroupLens项目组创办，是一个非商业性质的、以研究为目的的实验性站点。GroupLens研究组根据MovieLens网站提供的数据制作了MovieLens数据集合，这个数据集合里面包含了多个电影评分数据集，分别具有不同的用途。本文均用MovieLens数据集来代替整个集合。MoveieLens数据集可以说是推荐系统领域最为经典的数据集之一，其地位类似计算机视觉领域里的MNIST数据集。

2. MovieLens

MoveLens是一个数据集合，其中根据创建时间、数据集大小等分为了若干个子数据集。每个数据集的格式、大小、用途均有所差异。本文以MovieLens 1M Dataset为例，具体介绍下此数据集，其它MovieLens数据集也大都类似，本文使用的数据集下载链接为ml-1m.zip。

2.1 数据集概览

ml-1m.zip文件解压之后，可以得到4个文件，分别是：

movies.dat
ratings.dat
user.dat
README

1M数据集有rating.dat、movies.dat、users.data三份数据集。ratings是6040位用户对3900部电影的评分数据（共计1000209）。

在这里插入图片描述

2.2 ratings.dat数据文件

rating.dat文件存放的是用户对电影的评分信息，该文件中每条记录形式：

UserID::MovieID::Rating::Timestamp，即用户id、电影id、该用户对此电影的评分、时间戳。

在这里插入图片描述

- 用户id：从1~6040，代表了6040个MovieLens用户
- 电影id：从1~3952，代表了3952部电影
- rating：从1-5的整数，代表了用户对电影的评级，最高5颗星，不允许半颗星存在
- Timestamp：以秒为单位的时间戳

注意：每个用户至少会对20部电影进行评级。

2.3 users.dat数据文件

users.dat文件存放的是用户的相关信息，包括性别、年龄、职业，该文件中每条记录形式：

UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code，即用户id、性别、年龄、职业、Zip编码

在这里插入图片描述

-用户id：从1~6040，代表了6040个MovieLens用户
- 性别(gender)：M代表男性，F代表女性

-年龄(Age)分成了7组

	*  1:  "Under 18"* 18:  "18-24"* 25:  "25-34"* 35:  "35-44"* 45:  "45-49"* 50:  "50-55"* 56:  "56+"

- 职业(occupation)分成了21种类别

	*  0:  "other" or not specified*  1:  "academic/educator"*  2:  "artist"*  3:  "clerical/admin"*  4:  "college/grad student"*  5:  "customer service"*  6:  "doctor/health care"*  7:  "executive/managerial"*  8:  "farmer"*  9:  "homemaker"* 10:  "K-12 student"* 11:  "lawyer"* 12:  "programmer"* 13:  "retired"* 14:  "sales/marketing"* 15:  "scientist"* 16:  "self-employed"* 17:  "technician/engineer"* 18:  "tradesman/craftsman"* 19:  "unemployed"* 20:  "writer"

- Zip-code：邮政编码

2.4 movies.dat数据文件

movies.dat文件存放的是电影的相关信息，该文件中每条记录形式：

MovieID::Title::Genres ，即电影id、电影标题、电影类型

在这里插入图片描述

-MovieID ：从1到3952，代表了3952部电影
-Title ：电影名称，由IMDB提供，包括了发行年份

-Genres ：电影题材由竖线分开，包括动作喜剧等18种电影类型

	* Action* Adventure* Animation* Children's* Comedy* Crime* Documentary* Drama* Fantasy* Film-Noir* Horror* Musical* Mystery* Romance* Sci-Fi* Thriller* War* Western

3.数据处理

3.1 转化DataFrame对象

通过pandas.read_csv将各表转化为pandas 的DataFrame对象。

engine参数有C和Python，C引擎速度更快，而Python引擎目前功能更完整。

# 用户基本信息
unames = ['user_id', 'gender', 'age', 'occupation', 'zip']
user_df = pd.read_csv('./ml-1m/users.dat',sep='::',header=None,names=unames,engine='python')# 电影信息
mnames = ['movie_id', 'title', 'genres']
movies_df = pd.read_csv('./ml-1m/movies.dat',sep='::',header=None,names=mnames,engine='python',encoding='ISO-8859-1')# 评分信息
rnames = ['user_id', 'movie_id', 'imdbId', 'timestamp']
ratings_df = pd.read_csv('./ml-1m/ratings.dat',sep='::',header=None,engine='python',names=rnames)

在这里插入图片描述

3.2 查看数据集基本信息

通过dataframe.info()方法查看不同数据集的基本信息

========users_info===================
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039
Data columns (total 5 columns):#   Column      Non-Null Count  Dtype 
---  ------      --------------  ----- 0   user_id     6040 non-null   int64 1   gender      6040 non-null   object2   age         6040 non-null   int64 3   occupation  6040 non-null   int64 4   zip         6040 non-null   object
dtypes: int64(3), object(2)
memory usage: 236.1+ KB
None======movies_info=================
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3883 entries, 0 to 3882
Data columns (total 3 columns):#   Column    Non-Null Count  Dtype 
---  ------    --------------  ----- 0   movie_id  3883 non-null   int64 1   title     3883 non-null   object2   genres    3883 non-null   object
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 91.1+ KB
None======ratings_info=================
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1000209 entries, 0 to 1000208
Data columns (total 4 columns):#   Column     Non-Null Count    Dtype
---  ------     --------------    -----0   user_id    1000209 non-null  int641   movie_id   1000209 non-null  int642   imdbId     1000209 non-null  int643   timestamp  1000209 non-null  int64
dtypes: int64(4)
memory usage: 30.5 MB
None

3.3 去掉 movies.dat数据文件 title中的年份

通过正则表达式去掉 title 中的年份

import re
patter = re.compile(r'^(.*)\((\d+)\)$')
title = {val:patter.match(val).group(1) for i,val in enumerate(set(movies_df['title']))}
movies_df['title'] = movies_df['title'].map(title)  
movies_df.head()

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3.4 将ratings.dat文件中的时间戳转换为具体时间

通过 Pandas 中的 pd.to_datetime 函数将 timestamp 转换成具体时间

ratings_df['timestamp'] = pd.to_datetime(ratings_df['timestamp'],unit='s')
ratings_df.head()

在这里插入图片描述

3.5 更改DataFrame列名

通过 pandas.DataFrame.rename 函数更改列名，具体代码如下：

ratings_df.rename(columns={'timestamp':'time'},inplace=True)
ratings_df.tail()

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3.6 将时间格式变更为‘年-月-日’

1.使用 Pandas 中的 to_datetime 函数将 date 列从 object 格式转化为 datetime 格式
1. 通过 strftime(‘%Y%m%d’) 取出年月日，把这个函数用 apply lambda 应用到 ratings_df[‘timestamp’] 的这一列

import datetime
date_df = pd.DataFrame({'time':ratings_df['time']})
data_df['date']=pd.to_datetime(date_df['time'])
ratings_df = date_df['date'].apply(lambda x:x.strftime('%Y-%m-%d'))
ratingd_df.tail()

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3.7 合并数据

pandas.merge 将所有数据都合并到一个表中。merge有四种连接方式(默认为inner）

DataFrame.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=None, indicator=False, validate=None)

内连接(inner)，取交集
外连接(outer)，取并集，并用NaN填充；
左连接(left)，左侧DataFrame取全部，右侧DataFrame取部分；
右连接(right)，右侧DataFrame取全部，左侧DataFrame取部分；

将movies_df与ratings_df合并成movies_rating_df数据集(两个数据集合并)

# 子数据合并
movies_ratings_df = pd.merge(ratings_df,movies_df,on='movie_id')
movies_ratings_df.head()

在这里插入图片描述

将movies_df、ratings_df与user_df合并成movies_rating_user_df数据集(多个数据集合并)

movies_ratings_user_df = pd.merge(pd.merge(ratings_df,movies_df),user_df)
movies_ratings_user_df.head()

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4.数据分析

4.1 统计变量

Pandas 中提供 describe 函数来统计变量，查看 user_df 的变量统计情况。

变量	描述
count	数量统计，此列有效值的数量
std	标准差
min	最小值
25%	四分之一分位数
50%	二分之一分位数
75%	四分之三分位数
max	最大值
mean	均值

user_df.describe()

在这里插入图片描述

4.2 分组统计

Pandas 中使用 groupby 函数进行分组统计，groupby 分组实际上就是将原有的 DataFrame 按照 groupby 的字段进行划分，groupby 之后可以添加计数(count)、求和(sum)、求均值(mean)等操作。

DataFrame.groupby(by=None(分组标准), axis=0(行), level=None, as_index=True(对于聚合输出，返回具有组标签作为索引的对象), sort=True, group_keys=True, observed=False, dropna=True)

4.2.1 统计评分最多的5部电影

首先根据电影名称(title)进行分组，然后使用 size 函数计算每组样本的个数，最后采用降序的方式输出前 5 条观测值。

top_5_ratings_movies_df = movies_ratings_df.groupby('title').size().sort_values(ascending=False)[:5]
top_5_ratings_movies_df

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4.2.2 统计电影评分的均值(按照用户分组)

# 按照用户id统计看过电影评分的均值
movie_ratings_by_user_mean_df= movies_ratings_df.groupby('user_id',as_index=False)['imdbId'].mean()
movie_ratings_by_user_mean_df.head()

在这里插入图片描述

movie_ratings_by_user_mean_df.info()
"""
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039
Data columns (total 2 columns):#   Column   Non-Null Count  Dtype  
---  ------   --------------  -----  0   user_id  6040 non-null   int64  1   imdbId   6040 non-null   float64
dtypes: float64(1), int64(1)
memory usage: 94.5 KB"""

4.2.3 统计每部电影评分的均值(按照电影分组)

# 按照电影id统计每一部电影评分的均值
every_movie_ratings_mean_df= movies_ratings_df.groupby('movie_id',as_index=False)['imdbId'].mean()
every_movie_ratings_mean_df.head()

在这里插入图片描述

every_movie_ratings_mean_df.info()
"""
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3706 entries, 0 to 3705
Data columns (total 2 columns):#   Column    Non-Null Count  Dtype  
---  ------    --------------  -----  0   movie_id  3706 non-null   int64  1   imdbId    3706 non-null   float64
dtypes: float64(1), int64(1)
memory usage: 58.0 KB
"""

4.2.4 分组聚合统计

Pandas 提供 aggregate 函数实现聚合操作，可简写为 agg，可以与 groupby 一起使用，作用是将分组后的对象使给定的计算方法重新取值，支持按照字段分别给定不同的统计方法。
按照 movie_id 和 title 进行分组，并计算评分均值，取前 5 个数据。

# 按照 movie_id 和 title 进行分组，并计算评分均值，取前 5 个数据。 
import numpy as np
movies_ratings_by_movie_title_df = movies_ratings_df.groupby(['movie_id','title'],as_index=False)['imdbId'].aggregate(np.mean)
movies_ratings_by_movie_title_df.head()

在这里插入图片描述

4.2.5 统计每部电影评分的均值(按照性别)

数据透视表 pivot_table 是一种类似 groupby 的操作方法，常见于 EXCEL 中，数据透视表按列输入数据，输出时，不断细分数据形成多个维度累计信息的二维数据表。

DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True)
- values ： 对目标数据进行筛选，默认是全部数据，可通过 values 参数设置我们想要展示的数据列。
-  index : 行索引，必要参数
- columns :透视表的列索引，非必要参数，同 index 使用方式一样
- aggfunc ：对数据聚合时进行的函数操作，默认是求平均值，也可以 sum、count 等
- fill_value : 对于空值进行填充
- margins ：额外列，默认对行列求和
- dropna : 默认开启去重

# 根据性别获取相同电影的评分均值
mean_rating = movies_ratings_user_df.pivot_table('imdbId',index='title',columns='gender',aggfunc='mean')
mean_rating.head()

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5.总结

1M数据集有rating.dat、movies.dat、users.data三份数据集。ratings是6040位用户对3900部电影的评分数据（共计1000209）
rating.dat文件存放的是用户对电影的评分信息，UserID::MovieID::Rating::Timestamp
users.dat文件存放的是用户的相关信息，UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code
movies.dat文件存放的是电影的相关信息，MovieID::Title::Genres

本文仅仅作为个人学习记录，不作为商业用途，谢谢理解。

参考：

1.https://cloud.tencent.com/developer/article/1474293

2.https://www.jianshu.com/p/a59ff0dc22a3