MySQL 协同过滤算法

什么是协同过滤算法

协同过滤算法是一种推荐系统算法，它基于用户行为数据对物品进行推荐，可以很好地解决个性化推荐问题。这个算法的核心思想是根据用户的历史行为数据，找到与他兴趣相似的其他用户或物品，然后将其他用户或物品的兴趣推荐给该用户。协同过滤算法分为基于用户和基于物品两种，前者以用户为主体找相似物品，后者以物品为主体找相似用户。

举例来说，基于用户的协同过滤算法在Netflix上的应用，就是先找到与目标用户喜好相似的用户，然后从这些用户已经观看过的电影中，推荐目标用户还没有看过的电影。而基于物品的协同过滤算法则是将所有电影之间相似度计算出来，并将用户正过观看过此电影的电影推荐给目标用户。

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MySQL中的协同过滤算法

MySQL是一个强大的关系型数据库，除了传统的关系型数据存储和查询能力之外，MySQL还支持在数据库内部使用脚本和函数计算数据。在MySQL中，我们可以使用存储函数来实现协同过滤算法，具体来说，可以通过以下步骤实现协同过滤算法：

定义存储过程：定义存储过程，例如UserBasedRecommendation，可以接受目标用户ID和推荐物品数作为参数。
获取基础数据：从数据库中获取用户购买记录和物品信息。
计算用户物品评分矩阵：根据用户购买记录，构建用户物品评分矩阵，其中每个元素表示某个用户对某个物品的评分。
计算相似度矩阵：通过计算相似度矩阵，找到与目标用户相似的其他用户或物品。对于基于用户的协同过滤算法，可以使用Pearson相关系数来计算两个用户之间的相似度。对于基于物品的协同过滤算法，可以使用余弦相似度来计算两个物品之间的相似度。
获取推荐列表：根据相似度矩阵和用户物品评分矩阵，计算出推荐列表。
返回推荐列表：将推荐列表返回。

下面是一个基于用户的协同过滤算法的代码实现：

-- 定义存储过程
DELIMITER CREATE PROCEDURE UserBasedRecommendation(IN userId INT, IN topN INT)
BEGIN
  -- 获取用户购买记录和物品信息
  SELECT * FROM user_purchase_history WHERE user_id=userId INTO @userHistory;

  -- 计算用户物品评分矩阵
  CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS user_item_matrix (
    item_id INT,
    user_id INT,
    score FLOAT,
    PRIMARY KEY (item_id, user_id)
  );
  INSERT INTO user_item_matrix (item_id, user_id, score)
  SELECT item_id, user_id, IFNULL(score, 0) AS score
  FROM items
  LEFT JOIN @userHistory AS uh ON items.id=uh.item_id;

  -- 计算相似度矩阵（基于用户的协同过滤算法）
  CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS user_similarity_matrix (
    user_id1 INT,
    user_id2 INT,
    similarity FLOAT,
    PRIMARY KEY (user_id1, user_id2)
  );
  INSERT INTO user_similarity_matrix (user_id1, user_id2, similarity)
  SELECT a.user_id AS user_id1,b.user_id AS user_id2, COUNT(*)/(SELECT SQRT(COUNT(*)) FROM user_item_matrix WHERE user_id=a.user_id) AS similarity
  FROM user_item_matrix AS a
  JOIN user_item_matrix AS b ON a.item_id=b.item_id
  WHERE a.user_id<>b.user_id
  GROUP BY a.user_id, b.user_id;

  -- 获取推荐列表
  CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS user_recommendation_list (
    item_id INT,
    score FLOAT,
    PRIMARY KEY (item_id)
  );
  INSERT INTO user_recommendation_list (item_id, score)
  SELECT b.item_id, SUM(a.similarity*b.score)/(SELECT SUM(similarity) FROM user_similarity_matrix WHERE user_id1=userId) AS score
  FROM user_similarity_matrix AS a
  JOIN user_item_matrix AS b ON a.user_id2=b.user_id
  WHERE a.user_id1=userId AND NOT EXISTS (SELECT * FROM @userHistory WHERE item_id=b.item_id)
  GROUP BY b.item_id
  ORDER BY score DESC
  LIMIT topN;

  -- 返回推荐列表
  SELECT items.name, items.price, user_recommendation_list.score
  FROM user_recommendation_list
  JOIN items ON user_recommendation_list.item_id=items.id;
END
DELIMITER ;

示例

下面是一个简单的示例，假设我们有一个电影数据库，包含用户购买记录和电影评分表。用户购买记录表user_purchase_history包含user_id和item_id两个字段，电影评分表movie_ratings包含user_id、movie_id和rating三个字段。我们希望基于用户的协同过滤算法，为用户ID为3的用户推荐3部电影。

首先我们定义存储过程UserBasedRecommendation，该存储过程接收两个参数，分别是目标用户ID和推荐电影数。在存储过程中，我们使用了上述提到的6个步骤实现协同过滤算法。

DELIMITER CREATE PROCEDURE UserBasedRecommendation(IN userId INT, IN topN INT)
BEGIN
  -- 获取用户购买记录和电影评分
  SELECT * FROM user_purchase_history WHERE user_id=userId INTO @userHistory;
  SELECT * FROM movie_ratings WHERE user_id=userId INTO @userRatings;

  -- 计算用户物品评分矩阵
  CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS user_item_matrix (
    item_id INT,
    user_id INT,
    score FLOAT,
    PRIMARY KEY (item_id, user_id)
  );
  INSERT INTO user_item_matrix (item_id, user_id, score)
  SELECT item_id, user_id, IFNULL(rating, 0) AS score
  FROM user_purchase_history
  JOIN movie_ratings ON user_purchase_history.user_id=movie_ratings.user_id AND user_purchase_history.item_id=movie_ratings.movie_id
  UNION
  SELECT item_id, user_id, IFNULL(rating, 0) AS score
  FROM movie_ratings
  WHERE user_id=userId;

  -- 计算相似度矩阵
  CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS user_similarity_matrix (
    user_id1 INT,
    user_id2 INT,
    similarity FLOAT,
    PRIMARY KEY (user_id1, user_id2)
  );
  INSERT INTO user_similarity_matrix (user_id1, user_id2, similarity)
  SELECT a.user_id AS user_id1, b.user_id AS user_id2, COUNT(*)/(SELECT SQRT(COUNT(*)) FROM user_item_matrix WHERE user_id=a.user_id) AS similarity
  FROM user_item_matrix AS a
  JOIN user_item_matrix AS b ON a.item_id=b.item_id
  WHERE a.user_id<>b.user_id
  GROUP BY a.user_id, b.user_id;

  -- 获取推荐列表
  CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS user_recommendation_list (
    item_id INT,
    score FLOAT,
    PRIMARY KEY (item_id)
  );
  INSERT INTO user_recommendation_list (item_id, score)
  SELECT b.item_id, SUM(a.similarity*b.score)/(SELECT SUM(similarity) FROM user_similarity_matrix WHERE user_id1=userId) AS score
  FROM user_similarity_matrix AS a
  JOIN user_item_matrix AS b ON a.user_id2=b.user_id
  WHERE a.user_id1=userId AND NOT EXISTS (SELECT * FROM user_purchase_history WHERE user_id=userId AND item_id=b.item_id)
  GROUP BY b.item_id
  ORDERBY score DESC
  LIMIT topN;

  -- 返回推荐列表
  SELECT movies.title, movies.director, user_recommendation_list.score
  FROM user_recommendation_list
  JOIN movies ON user_recommendation_list.item_id=movies.id;
END
DELIMITER ;

然后我们可以在MySQL命令行中调用该存储过程，返回用户ID为3的用户的推荐电影列表：

CALL UserBasedRecommendation(3, 3);

返回结果类似如下：

+---------------------------------------+----------------------+-------+
| title                                 | director             | score |
+---------------------------------------+----------------------+-------+
| The Shawshank Redemption              | Frank Darabont       | 4.80  |
| The Godfather: Part II                | Francis Ford Coppola | 4.25  |
| The Dark Knight                       | Christopher Nolan    | 4.10  |
+---------------------------------------+----------------------+-------+