NMF

date: 2022-10-04 excerpt: NMF(non-negative matrix factorization)の使い方

NMF(non-negative matrix factorization)の使い方

概要

Matrix Factorizationのウェイトをマイナスに取れないように制約したもの
NMFには定数項が存在しないので、すべて0の行であれば、レコメンド結果も0になる
コンポーネント数にも関連するが、少ないデータでも十分量にレコメンド可能

具体例

from sklearn.decomposition import NMF
import scipy.sparse as sparse

iidxs, jidxs, values = [], [], []

# item購入
for item_id, user_id in zip(train["item_id"], train["user_id"]):
        iidxs.append(item_id)
        jidxs.append(user_id)
        values.append(1) # ウェイトを自由に変えることができる

# スパースマトリックスの構築
X = sparse.csr_matrix((values, (iidxs, jidxs)), shape=(train["item_id"].max()+1, train["user_id"].max()+1), dtype=float)

logger.info('NMFモデルを構築しています...')
model = NMF(n_components=50, init='random', random_state=0, max_iter=500)
model.fit(X)
logger.info('推論を行っています...')
W = model.transform(X)
H = model.components_

# どのitemがどのユーザに適しているかがわkる
preds_raw = W@H

説明変数にいくつデータが有れば十分にレコメンドできるか

命題
- 十分にレコメンドできる <=> NMFの結果が0でない
確認方法
- modelと学習データを用意し、データの数でソートして、各数でどの程度のレコメンドを行えるか

import pickle
import numpy as np
from typing import Optional
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
from tqdm.auto import tqdm
import pandas as pd
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Datum:
    user_id: int
    num: int
    x: np.matrix
    predict_num: Optional[int]

def calc_model_predict():
    with open("../model_X.pkl", "rb") as fp:
        model, X = pickle.load(fp)
    X = X.todense()
    print(X.shape)

    lst = []
    for item_id, num in enumerate(np.asarray(X.astype(bool).sum(axis=1)).flatten()):
        lst.append(Datum(item_id, num, X[item_id], None))
    lst.sort(key=lambda x:x.num)

    data = []
    for datum in tqdm(lst[::-1]):
        W = model.transform(datum.x)
        H = model.components_
        preds_raw = W@H
        datum.predict_num = preds_raw.astype(bool).sum()
        data.append(datum)
    data = pd.DataFrame(data)
    data.drop(columns=["x"], inplace=True)
    data.to_csv("model_predict.csv", index=False)

def calc_min_mean_max():
    df = pd.read_csv("model_predict.csv")
    df["num"] = df["num"].apply(lambda x: x if x < 10 else (x // 10)*10)
    df = df.groupby(by=["num"]).agg(min=("predict_num", "min"), median=("predict_num", "median"), mean=("predict_num", "mean"), max=("predict_num", "max")).reset_index()
    print(df.to_csv("min_mean_max.csv", index=False))

if __name__ == "__main__":
    calc_model_predict()
    calc_min_mean_max()