Descubra como construir sistemas de recomendação eficientes utilizando a biblioteca Surprise e o algoritmo KNN. Este artigo apresenta uma visão geral da biblioteca Surprise, explica como separar os dados em conjuntos de treino e validação, e detalha as etapas necessárias para preparar os dados Pandas de acordo com o formato exigido pela Surprise.

Recomendação com Item KNN utilizando a biblioteca Surprise

Neste artigo, vamos abordar um exemplo prático de como fazer uma recomendação baseada no algoritmo de nearest neighbors (KNN) utilizando a biblioteca Surprise e o dataset MovieLens.

  • Explicação detalhada sobre a implementação do algoritmo KNN com a biblioteca Surprise
  • Demonstração prática de como utilizar a biblioteca para recomendação de itens
  • Destaque para a importância do algoritmo KNN em sistemas de recomendação

Visão Geral da Biblioteca Surprise

A biblioteca Surprise é construída sobre o scikit-learn e oferece implementações de diversos algoritmos populares de recomendação, incluindo KNN Basic, KNN With Means, Matrix Factorization (SVD, NMF, SVD++), Co-clustering, Slope One, e Co-clustering.

  • Detalhes sobre os algoritmos populares disponíveis na biblioteca Surprise
  • Exploração dos recursos oferecidos pela biblioteca para avaliação de desempenho e tuning de hiperparâmetros
  • Ênfase na facilidade de uso da biblioteca para implementar sistemas de recomendação

Separando o Dataset em Treino e Validação

Como o algoritmo KNN possui parâmetros treináveis, é interessante definir conjuntos de dados de treino e validação. Em problemas de recomendação, geralmente utiliza-se uma estratégia chamada split temporal ao invés do split aleatório tradicional.

  • Explicação sobre a importância de dividir o dataset em conjuntos de treino e validação
  • Detalhamento da estratégia de split temporal e sua aplicação em problemas de recomendação
  • Destaque para a relevância dos parâmetros treináveis no algoritmo KNN

O Split Temporal e sua Importância

No split temporal, os dados são ordenados por um campo de timestamp e então os X% primeiros registros são usados para treino enquanto o restante vai para validação. Dessa forma, garantimos que o modelo será treinado com dados mais antigos e validado em dados mais recentes, simulando o que acontece em um cenário real. O código abaixo implementa o split temporal no dataset do MovieLens:

  • A técnica de split temporal é crucial para garantir que o modelo seja treinado com dados mais antigos e validado em dados mais recentes, simulando um cenário real.
  • Os dados são ordenados por um campo de timestamp e divididos em conjuntos de treino e validação, permitindo a simulação de um cenário real.
  • A abordagem do split temporal é útil para garantir que o modelo seja robusto e eficaz na previsão de eventos futuros com base em dados históricos.

Implementando o Split Temporal

TAMANHO_TREINO = 0.8 dfRatings.sort_values(‘timestamp’, ascending=True, inplace=True) train_set, validation_set = np.split(dfRatings, [int(TAMANHO_TREINO * len(dfRatings))]) Primeiro ordenamos o dataframe pelo campo timestamp. Depois, utilizamos a função np.split() para dividir o dataframe em 2 partes, sendo a primeira com 80% dos dados.

  • Ao implementar o split temporal, é crucial definir o tamanho do conjunto de treino, geralmente representado por uma porcentagem dos dados totais.
  • A ordenação dos dados pelo campo timestamp é essencial para garantir a correta divisão entre os conjuntos de treino e validação.
  • A função np.split() é utilizada para dividir o dataframe em duas partes, sendo a primeira com a porcentagem definida para o conjunto de treino.

Preparando os Dados para a Biblioteca Surprise

Antes de podermos utilizar os dataframes Pandas com a biblioteca Surprise, alguns preparos são necessários: Renomear colunas: As colunas precisam seguir um padrão específico de nomes. Converter para o formato Dataset: A biblioteca Surprise possui sua própria classe Dataset. É necessário converter os dataframes Pandas para esse formato. Isso é feito utilizando um Reader para fazer a ponte entre Pandas e Surprise:

  • Antes de utilizar os dataframes Pandas com a biblioteca Surprise, é necessário realizar algumas etapas de preparação, como renomear as colunas de acordo com um padrão específico.
  • A biblioteca Surprise possui sua própria classe Dataset, sendo fundamental converter os dataframes Pandas para esse formato antes de utilizá-los.
  • O uso do Reader é essencial para estabelecer a conexão entre os dataframes Pandas e a biblioteca Surprise, garantindo a correta manipulação dos dados.

Preparando os Dados

Para preparar os dados para treinamento e validação de modelos de recomendação, é necessário seguir algumas etapas importantes. Primeiramente, criamos um Reader informando a escala de ratings (1 a 5 no caso). Em seguida, utilizamos o método Dataset.load_from_df() para carregar o dataframe Pandas e converter para o formato Dataset do Surprise, passando o Reader criado anteriormente. Por fim, finalizamos a construção dos datasets, chamando .build_full_trainset() no conjunto de treino e .build_testset() no conjunto de validação. Com isso, os dados estão prontos para serem utilizados para treinamento e validação de modelos!

  • Criar um Reader informando a escala de ratings (1 a 5 no caso)
  • Utilizar o método Dataset.load_from_df() para carregar o dataframe Pandas e converter para o formato Dataset do Surprise
  • Chamar .build_full_trainset() no conjunto de treino e .build_testset() no conjunto de validação para finalizar a construção dos datasets

Conversão de Dataframes

A biblioteca Surprise requer que os dados estejam em um formato específico para serem utilizados em treinamento e validação de modelos. Para atender a esses requisitos, é essencial converter os dataframes Pandas para o formato exigido pela Surprise. Isso pode ser feito utilizando o método Dataset.load_from_df() e passando o Reader criado anteriormente. Dessa forma, os dados estarão prontos para serem utilizados pela biblioteca Surprise.

  • Converter os dataframes Pandas para o formato exigido pela Surprise utilizando o método Dataset.load_from_df() e passando o Reader criado anteriormente

Treinamento do Modelo

Após preparar e converter os dados, o próximo passo é treinar o modelo de recomendação com um algoritmo, como por exemplo o KNN. A biblioteca Surprise torna o treinamento muito simples, bastando instanciar um algoritmo, passar o dataset de treino e chamar o método .fit(). Com o modelo treinado, já é possível fazer recomendações para usuários utilizando o método .predict() ou avaliar o modelo no conjunto de validação calculando métricas como RMSE.

  • Treinar o modelo de recomendação com um algoritmo, como por exemplo o KNN
  • Instanciar um algoritmo, passar o dataset de treino e chamar o método .fit() para treinar o modelo
  • Fazer recomendações para usuários utilizando o método .predict() ou avaliar o modelo no conjunto de validação calculando métricas como RMSE

Utilização da Biblioteca Surprise

Com os conceitos apresentados, é possível construir sistemas de recomendação performáticos utilizando a biblioteca Surprise. A biblioteca oferece recursos poderosos para treinamento, validação e avaliação de modelos de recomendação, simplificando o processo e permitindo que os desenvolvedores foquem na implementação de soluções eficazes para recomendação de itens.

  • Construir sistemas de recomendação performáticos utilizando a biblioteca Surprise
  • Aproveitar os recursos poderosos oferecidos pela biblioteca para treinamento, validação e avaliação de modelos de recomendação

Conclusão

Com as ferramentas apresentadas neste artigo, você estará apto a construir sistemas de recomendação performáticos utilizando a biblioteca Surprise. A simplicidade do treinamento e a variedade de algoritmos disponíveis tornam a implementação de recomendações baseadas em KNN uma tarefa acessível e eficiente.