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浙江工商大学计算机与信息工程学院
《Python程序设计与实践》大作业报告
专业：计科
班级：1404
学号：、、
姓名：陆阳，孙勇，裘昇明
指导教师：蒲飞
2015年6月28日
题目介绍：
在真实的业务场景下，我们往往需要对所有商品的一个子集构建个性化推荐模型。
在完成这件任务的过程中，我们不仅需要利用用户在这个商品子集上的行为数据，往
往还需要利用更丰富的用户行为数据。定义如下的符号：
U——用户集合
I——商品全集
P——商品子集，P???I
D——用户对商品全集的行为数据集合
那么我们的目标是利用D来构造U中用户对P中商品的推荐模型。
数据说明：
竞赛数据包含两个部分。第一部分是用户在商品全集上的移动端行为数据（D）,表名
为tianchi_mobile_recommend_train_user，包含如下字段：
字段字段说明提取说明
?user_id?用户标识?抽样字段脱敏
?item_id?商品标识?字段脱敏
?behavior_type??用户对商品的行为类型?包括浏览、收藏、加购物车、购买，
对应取值分别是1、2、3、4。
?user_geohash?用户位置的空间标识，可以为空?由经纬度通过必威体育官网网址的算法生成
item_category商品分类标识字段脱敏
time行为时间精确到小时级别
第二个部分是商品子集（P）,表名为tianchi_mobile_recommend_train_item，包含如
下字段：
字段字段说明提取说明
?item_id?商品标识?抽样字段脱敏
?item_geohash?商品位置的空间标识，可以为空?由经纬度通过必威体育官网网址的算法生成
?item_category??商品分类标识?字段脱敏
训练数据包含了抽样出来的一定量用户在一个月时间（~）之内的移动端行为数据
（D），评分数据是这些用户在这个一个月之后的一天（）对商品子集（P）的购买数
据。参赛者要使用训练数据建立推荐模型，并输出用户在接下来一天对商品子集购买
行为的预测结果。?
大作业报告内容包括以下几个部分
1、数据分组统计：
可统计有多少用户、商品、商品类别等信息，甚至每天各种行为的统计数。如图：
还有，在给出的用户行为数据中，有些用户在整个11-18日至12-18日对商品有
浏览行为记录，但是从未产生过购买行为，这些用户会否在12月19号购买商品实难
预测，因此，我们去除这些无购买行为的用户信息，认为这些用户在12月19号还是
不会购买任何商品。
贴关键代码
importtime
importpandasaspd
start=()start=()
print一共耗时%f秒%(end-start)
2、数据预处理
⑴重新整理时间
重新整理数据的时间，也就是Time字段，在数据统计分组中也提到过，因为原始数
据的用户行为时间记录是从11月18日0时到12月18日23时，精确到小时级，为了
方便数据集的划分，需要将用户行为时间数据整理为0-30天，以天为单位，即11月
18日的time为0、11月19日的time
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