ClassDef KuaiRandData

KuaiRandData: KuaiRandData 类用于处理和提供KuaiRand环境下的数据特征、数据帧、项目相似度、项目流行度等信息。

属性:

  • train_data_path: 字符串，表示训练数据的文件路径。
  • val_data_path: 字符串，表示验证数据的文件路径。

代码描述: KuaiRandData 类继承自 BaseData 类，主要负责处理KuaiRand环境下的数据。它重写了 BaseData 类的部分方法，并添加了一些特定的方法来满足KuaiRand环境的需求。

  • __init__ 方法初始化数据路径。
  • get_features 方法根据是否需要用户信息返回用户特征、项目特征和奖励特征。
  • get_df 方法加载并处理指定名称的数据文件，返回处理后的数据框架、用户特征和项目特征。
  • get_domination 方法获取项目特征的统治性信息。
  • get_item_similarity 方法计算项目之间的相似度。
  • get_item_popularity 方法计算项目的流行度。
  • load_user_feat 和 load_item_feat 方法分别加载用户特征和项目特征。
  • 类中还包含几个静态方法，如 load_mat、load_category、load_video_duration 和 get_saved_distance_mat，用于加载和处理特定的数据。

在项目中，KuaiRandData 类与 KuaiRandEnv 类相互调用。KuaiRandEnv 类通过调用 KuaiRandData 类的方法来加载环境数据，包括用户特征、项目特征、项目相似度等，以支持环境的运行和决策过程。

注意:

  • 在使用 get_df 方法时，需要确保传入的数据文件路径正确，并且数据文件格式符合预期。
  • 在处理用户特征和项目特征时，可能需要对特定的特征进行编码或转换，以适应模型的输入要求。

输出示例: 由于 KuaiRandData 类主要负责数据处理，其方法的输出通常为处理后的数据框架（DataFrame）或特征列表。例如，get_features 方法可能返回以下格式的输出：

(['user_id', 'user_active_degree', ...], ['item_id', 'feat0', 'feat1', ...], ['is_click'])

这表示用户特征列表、项目特征列表和奖励特征列表。

FunctionDef init(self)

init: 该函数用于初始化KuaiRandData类的实例。

参数: 该函数没有参数。

代码描述: __init__函数是KuaiRandData类的构造函数，负责初始化类的实例。在这个函数中，首先通过super(KuaiRandData, self).__init__()调用父类的构造函数来确保父类被正确初始化。接着，该函数设置了两个实例变量：train_data_path和val_data_path。这两个变量分别用于存储训练数据和验证数据的文件路径。在这个例子中，训练数据的文件名被设置为"train_processed.csv"，验证数据的文件名被设置为"test_processed.csv"。这意味着KuaiRandData类的实例将会从这两个文件中读取训练和验证数据。

注意: 在使用KuaiRandData类之前，确保相应的数据文件train_processed.csv和test_processed.csv存在于预期的位置，并且格式符合类的处理要求。如果文件路径或文件名有变化，需要相应地更新这些变量的值。

FunctionDef get_features(self, is_userinfo)

get_features: 此函数的功能是获取用户特征、项目特征和奖励特征的列表。

参数:

  • is_userinfo: 布尔值，用于指定是否需要获取完整的用户信息特征。

代码描述: get_features 函数根据传入的参数 is_userinfo 决定返回的用户特征范围。如果 is_userinfo 为 False，则只返回用户的 "user_id"；如果为 True，则返回包括 "user_id"、用户活跃度、是否为直播主播、是否为视频作者、关注用户数范围、粉丝用户数范围、好友用户数范围、注册天数范围以及18个onehot编码特征。项目特征包括 "item_id"、三个特征字段和一个标准化的持续时间特征。奖励特征为单一的 "is_click" 字段，表示用户是否点击。

在项目中，get_features 函数被 EnsembleModel 类的 save_all_models 方法调用，用于获取用户特征、项目特征和奖励特征，这些特征随后用于计算和保存模型的预测结果和方差，以及模型参数和嵌入。这表明 get_features 函数在模型训练和评估过程中起着至关重要的作用，它为后续的数据处理和模型训练提供了必要的特征信息。

注意:

  • 在调用此函数时，需要明确是否需要完整的用户信息特征，因为这将影响返回的用户特征集合的大小和内容。
  • 函数返回的特征列表将直接影响模型的输入维度和结构，因此在设计模型时需要考虑这一点。

输出示例:

(['user_id'], ['item_id', 'feat0', 'feat1', 'feat2', 'duration_normed'], ['is_click'])

如果 is_userinfo 为 False，上述输出示例展示了函数返回的用户特征、项目特征和奖励特征列表。

FunctionDef get_df(self, name, is_sort)

get_df: 该函数的功能是根据给定的文件名加载数据，并对数据进行预处理和特征整合。

参数:

  • name: 字符串类型，指定要加载的数据文件名。
  • is_sort: 布尔类型，默认为True。指定是否对数据按照用户ID和时间戳进行排序。

代码描述: get_df函数首先根据给定的文件名和全局变量DATAPATH构建完整的文件路径。然后，调用get_df_data函数读取指定列的数据，这些列包括用户ID、项目ID、时间戳、是否喜欢、是否点击、长观看、规范化后的持续时间和规范化后的观看比例。

接下来，函数调用load_category方法加载项目类别特征，该方法返回一个包含特征列表和一个特征DataFrame的元组。通过join操作，将这些特征整合到主数据集中。

然后，通过调用load_item_feat方法加载项目特征信息，并通过join操作将其整合到主数据集中。

紧接着，通过调用load_user_feat方法加载用户特征信息，并通过join操作将其整合到主数据集中。

如果is_sort参数为True，则对数据按照用户ID和时间戳进行排序，并重置索引。

最后，函数返回处理和整合后的主数据集、用户特征集、项目特征集和特征列表。

注意:

  • 在调用get_df函数之前，需要确保DATAPATH变量已正确设置，且指定的数据文件存在于该路径下。
  • 该函数依赖于get_df_data、load_category、load_item_feat和load_user_feat等函数的正确实现和数据文件的正确格式，因此在使用前需要确保这些依赖项的准备工作已经完成。

输出示例: 调用get_df("train_processed.csv")可能返回的输出示例为：

(df_data, df_user, df_item, list_feat)

其中df_data为主数据集DataFrame，包含了用户ID、项目ID、时间戳等信息以及整合后的特征信息；df_user为用户特征集DataFrame，包含了用户的活跃度、是否为直播主播等信息；df_item为项目特征集DataFrame，包含了项目的标签特征和视频平均时长信息；list_feat为一个包含特征名称的列表。

FunctionDef get_domination(self)

get_domination: 该函数的功能是获取特征占比情况。

参数: 该函数不接受任何外部参数，但依赖于类内部状态和其他成员函数的结果。

代码描述: get_domination函数首先调用get_df方法，加载train_processed.csv文件中的数据，并将其分解为数据集、用户特征集、项目特征集和特征列表。然后，函数检查feature_domination.pickle文件是否存在于预定义的PRODATAPATH路径下。如果该文件存在，函数将直接从该文件中加载已经计算好的特征占比情况；如果不存在，则调用get_sorted_domination_features方法计算特征占比。计算完成后，将结果保存到feature_domination.pickle文件中，以便将来使用。最终，函数返回特征占比的字典。

get_sorted_domination_features方法根据给定的数据集和项目特征集，计算并排序特征的占比情况。该方法支持处理多热编码的特征，并允许通过is_multi_hot参数、yname目标列名称和threshold阈值来调整计算逻辑，以适应不同的数据处理需求。

get_df方法则负责加载和预处理指定的数据文件，整合数据特征，并返回处理后的数据集和特征集。

在项目中，get_domination方法被多个场景调用，例如在策略学习、用户模型训练等环节，用于获取特征占比信息，以指导模型的训练和决策过程。这些调用场景表明，特征占比信息在项目中扮演着重要的角色，对于理解用户行为、优化推荐策略等方面具有重要价值。

注意:

  • 在调用get_domination方法之前，需要确保相关的数据文件已经准备好，并且PRODATAPATH路径正确设置。
  • 该方法依赖于pickle模块来序列化和反序列化特征占比数据，因此需要注意文件的读写权限和数据的兼容性问题。
  • 特征占比的计算可能会涉及到大量的数据处理操作，因此在性能敏感的应用场景中，应当注意优化数据处理逻辑，减少不必要的计算开销。

输出示例:

{
    'feature1': [(1, 0.5), (0, 0.5)],
    'feature2': [(0, 0.75), (1, 0.25)]
}

此示例展示了一个可能的输出格式，其中字典的键为特征名称，值为一个列表，列表中的每个元组表示特征值及其在数据集中的占比。

FunctionDef get_item_similarity(self)

get_item_similarity: 该函数的功能是获取物品之间的相似度。

参数: 该函数没有参数。

代码描述: get_item_similarity函数首先尝试从预定义的路径PRODATAPATH下加载名为"item_similarity.pickle"的文件，该文件假定包含了物品之间的相似度信息。如果该文件存在，则直接加载并返回相似度矩阵。如果文件不存在，函数将执行以下步骤来计算物品相似度：

  1. 调用load_mat函数加载用户-物品交互矩阵，该矩阵基于用户点击行为（"is_click"）构建。
  2. 使用加载的交互矩阵，调用get_saved_distance_mat函数获取或计算物品之间的距离矩阵。
  3. 计算物品相似度，这里使用的公式是1 / (mat_distance + 1)，以确保相似度在0到1之间，并避免除以零的错误。
  4. 将计算得到的相似度矩阵保存到"item_similarity.pickle"文件中，以便将来使用时可以直接加载。

在项目中，get_item_similarity函数被prepare_train_envs_local和learn_policy两个函数调用。在prepare_train_envs_local函数中，物品相似度被用于环境准备阶段，为模拟环境提供必要的相似度信息。在learn_policy函数中，物品相似度被用于策略学习过程中，作为评估用户体验的一个因素。这表明物品相似度在项目中扮演着重要角色，既用于环境模拟，也用于策略优化。

注意:

  • 确保PRODATAPATH变量已正确设置，且指向一个有效的文件存储路径。
  • 在计算物品相似度之前，确保相关的用户-物品交互数据已经准备妥当。
  • 保存的相似度矩阵文件可以避免重复计算，提高效率。

输出示例: 假设物品数量为3，返回的相似度矩阵可能如下：

[[1.   0.5  0.33]
 [0.5  1.   0.25]
 [0.33 0.25 1.  ]]

这个矩阵展示了每对物品之间的相似度，相似度值越接近1表示物品之间越相似。

FunctionDef get_item_popularity(self)

get_item_popularity: 该函数的功能是获取每个项目的受欢迎程度。

参数: 该函数没有参数。

代码描述: get_item_popularity函数首先尝试从预定义的路径PRODATAPATH下加载名为item_popularity.pickle的文件，该文件包含了项目的受欢迎程度信息。如果该文件存在，则直接加载并返回这些信息。如果文件不存在，函数将执行以下步骤来计算每个项目的受欢迎程度：

  1. 从DATAPATH路径下的train_processed.csv文件中读取数据，使用get_df_data函数，该函数专门用于读取处理后的数据集。读取的列包括user_id、item_id和is_click。
  2. 计算数据集中独特的用户数和项目数。注意，项目数被硬编码为7583，这是因为测试数据中有7583个项目，而训练数据中有7538个项目。
  3. 过滤出is_click大于等于0的数据，并对这些数据按item_id进行分组，然后计算每个项目的受欢迎程度，即该项目被点击的用户数占总用户数的比例。
  4. 创建一个新的DataFrame，包含所有项目的ID，并将计算得到的受欢迎程度与之合并，未匹配到的项目受欢迎程度填充为0。
  5. 将计算得到的项目受欢迎程度信息保存到item_popularity.pickle文件中，以便下次可以直接加载。

该函数在项目中的作用是为其他模块提供项目受欢迎程度的信息，这对于推荐系统的训练和评估是非常重要的。例如，在prepare_train_envs_local和learn_policy函数中，通过调用get_item_popularity获取项目受欢迎程度信息，以便在训练和评估推荐策略时考虑项目的受欢迎程度。

注意: 在调用get_item_popularity函数之前，需要确保PRODATAPATH和DATAPATH路径下的文件结构和内容是正确的，特别是train_processed.csv文件必须按预期格式存在。

输出示例: 函数返回一个Pandas Series，其中索引为项目ID，值为对应的受欢迎程度。例如：

0       0.05
1       0.10
2       0.15
...
7582    0.00
Name: popularity, dtype: float64

这表示项目ID为0的项目受欢迎程度为0.05，项目ID为1的项目受欢迎程度为0.10，依此类推，直到项目ID为7582的项目，其受欢迎程度为0.00。

FunctionDef load_user_feat(self)

load_user_feat: 该函数的功能是加载用户特征数据。

参数: 该函数没有参数。

代码描述: load_user_feat 函数主要用于从指定的数据文件中加载用户特征，并对这些特征进行预处理，最终返回一个以用户ID为索引的DataFrame。具体步骤如下：

  1. 首先，函数通过拼接DATAPATH（一个全局变量，表示数据存储路径）和'user_features_pure.csv'文件名来确定用户特征数据文件的完整路径。
  2. 使用pandas.read_csv函数读取指定列的数据。这些列包括用户ID、用户活跃度、是否为直播主播、是否为视频作者、关注用户数范围、粉丝用户数范围、好友用户数范围、注册天数范围以及18个onehot编码特征。
  3. 对于非onehot编码的特征列，如果特征值为'UNKNOWN'，则将其映射为chr(0)。然后使用LabelEncoder对这些特征进行编码。如果编码后的类别中包含chr(0)或-124，则不进行加1操作；否则，对编码后的特征值加1，以避免某些特殊值的影响。
  4. 对于onehot编码的特征列，如果特征值缺失，则将其填充为-124。同样使用LabelEncoder进行编码，并根据编码后的类别值决定是否进行加1操作。
  5. 最后，将user_id列设置为DataFrame的索引，并返回处理后的用户特征DataFrame。

在项目中，load_user_feat函数被get_df函数调用，用于加载用户特征信息，并将这些信息通过join操作合并到主数据集中。这样可以为后续的数据分析和模型训练提供丰富的用户维度特征。

注意: 在使用该函数时，需要确保DATAPATH变量已正确设置，且user_features_pure.csv文件存在于该路径下，并包含所有必要的列。

输出示例: 假设DATAPATH指向的目录下有一个user_features_pure.csv文件，该函数可能返回如下形式的DataFrame：

         user_active_degree  is_live_streamer  is_video_author  follow_user_num_range  fans_user_num_range  friend_user_num_range  register_days_range  onehot_feat0  onehot_feat1  ...  onehot_feat17
user_id
1                         2                 1                0                      3                    4                      2                    5             0             1  ...              3
2                         3                 0                1                      2                    3                      1                    4             1             0  ...              2
...

此DataFrame以用户ID为索引，包含了用户的活跃度、是否为直播主播、是否为视频作者等特征，以及18个onehot编码特征。

FunctionDef load_item_feat(self)

load_item_feat: 该函数的功能是加载项目特征并与视频平均时长信息进行整合。

参数: 此函数不接受任何外部参数。

代码描述: load_item_feat 函数首先调用 load_category 方法来加载和处理项目标签特征，返回的是一个包含标签列表和一个DataFrame的元组。接着，调用 load_video_duration 方法来加载视频的平均时长信息，该信息也以DataFrame的形式返回。随后，使用DataFrame的 join 方法将项目特征DataFrame和视频平均时长信息DataFrame进行左连接（left join），连接键为 item_id。这样，每个项目的特征信息就会与相应的视频平均时长信息整合在一起，形成一个新的DataFrame，该DataFrame包含了项目的标签特征和视频平均时长信息。

在项目中，load_item_feat 函数被 get_df 方法调用，用于获取整合了视频平均时长信息的项目特征，这对于构建推荐系统或进行数据分析是非常重要的一步。通过整合这些信息，可以更好地理解视频内容和用户行为之间的关系，从而提高推荐系统的准确性和用户满意度。

注意:

  • 在调用 load_item_feat 函数之前，确保已经正确实现了 load_category 和 load_video_duration 方法，并且相关的数据文件路径已经设置正确，数据文件存在且格式正确。
  • 由于 load_item_feat 函数依赖于 load_category 和 load_video_duration 方法的输出，因此在使用时需要注意这两个方法的输出格式和内容，确保它们能够正确地被整合。

输出示例: 调用 load_item_feat 函数可能返回的DataFrame示例如下：

item_id feat0 feat1 feat2 tags duration_normed
1001 1 2 -1 ['tag1','tag2'] 0.75
1002 1 -1 -1 ['tag3'] 0.60

此DataFrame包含了每个项目的标签特征（feat0, feat1, feat2, tags）和对应的视频平均时长（duration_normed）。

FunctionDef load_mat(yname, read_user_num)

load_mat: 该函数的功能是根据指定的用户行为类型加载相应的用户-物品交互矩阵。

参数:

  • yname: 指定用户行为类型的字符串，默认为"is_click"。可选值包括"is_click"、"is_like"、"long_view"和"watch_ratio_normed"，分别对应点击、喜欢、长时间观看和标准化观看比例。
  • read_user_num: 读取的用户数量，类型为整数或None。如果指定了该参数，则只加载用户ID小于该值的数据，默认为None，表示加载所有数据。

代码描述: 函数首先根据yname参数选择对应的CSV文件名，这些文件包含了不同用户行为类型的用户-物品交互数据。然后，函数构建文件路径并使用pandas读取CSV文件为DataFrame。如果read_user_num参数不为None，则函数会进一步筛选出用户ID小于该参数值的部分数据。接着，函数计算唯一用户和物品的数量，并断言这些数量与预期值（用户数为27285，物品数为7583）相匹配。最后，函数使用筛选后的数据创建一个稀疏矩阵（CSR格式），并将其转换为数组形式返回。

在项目中，load_mat函数被get_item_similarity和load_env_data两个函数调用。get_item_similarity函数使用它来加载用户-物品交互矩阵，以计算物品之间的相似度。load_env_data函数则在加载环境数据时调用load_mat，以获取用户-物品交互矩阵、特征列表和基于用户行为类型的距离矩阵。这说明load_mat函数在处理用户行为数据和环境数据加载过程中起着核心作用。

注意:

  • 确保在调用此函数之前，相应的CSV文件已经位于正确的路径下。
  • 断言用户数和物品数的目的是确保加载的数据符合预期，如果实际值与预期不符，可能需要检查数据文件或调用参数。

输出示例: 假设调用load_mat(yname="is_click", read_user_num=100)，返回的可能是一个形状为(100, 7583)的numpy数组，其中每个元素代表特定用户对特定物品的点击行为（存在或不存在）。

FunctionDef load_category(tag_label)

load_category: 该函数的功能是加载并处理项目标签特征。

参数:

  • tag_label: 字符串类型，默认值为"tags"。用于指定返回的DataFrame中标签列的名称。

代码描述: load_category函数主要用于从指定的数据文件中加载项目（如视频）的标签特征，并对这些特征进行预处理，最终生成两种格式的特征数据供后续使用。首先，函数通过pd.read_csv读取存储特征的CSV文件，只保留标签列，并处理空值。对于非空的标签数据，将其转换为列表格式；对于空值，则将其替换为包含单个元素[-1]的列表，表示缺失标签。接着，将处理后的标签列表转换为DataFrame格式，为每个标签分配一个特征列（feat0, feat1, feat2），并对所有缺失值填充-1。此外，函数还会对特征值进行加一操作，并将原始的标签列表作为新的一列添加到DataFrame中，列名由参数tag_label指定。

在项目中，load_category函数被多个对象调用，用于加载和整合项目特征信息。例如，在get_df方法中，它用于加载项目特征并将其与其他数据进行合并；在load_item_feat方法中，它用于加载项目特征，并与视频平均时长信息进行整合；在load_env_data方法中，它用于加载项目特征，以便与其他环境数据一起使用。这些调用情况表明，load_category函数是数据预处理和特征工程中的一个关键步骤，为后续的数据分析和模型训练提供了必要的输入。

注意:

  • 确保在调用此函数之前，数据文件路径DATAPATH已正确设置，并且相应的CSV文件存在且格式正确。
  • 由于函数内部使用了eval函数来处理字符串转列表的操作，因此在输入数据的安全性上需要特别注意，避免执行恶意代码。

输出示例: 调用load_category()可能返回的输出示例为：

(
    [['tag1', 'tag2'], ['tag3'], [-1]], 
    pd.DataFrame({
        'feat0': [1, 1, -1],
        'feat1': [2, -1, -1],
        'feat2': [-1, -1, -1],
        'tags': [['tag1', 'tag2'], ['tag3'], [-1]]
    }, index=pd.Index([0, 1, 2], name='item_id'))
)

此输出示例包含了处理后的标签列表和一个DataFrame，DataFrame中包含了转换和填充后的特征值，以及原始的标签列表。

FunctionDef load_video_duration

load_video_duration: 该函数的功能是加载视频的平均时长信息。

参数: 此函数不接受任何参数。

代码描述: load_video_duration 函数首先尝试从预设的数据路径（PRODATAPATH）中加载名为"video_duration_normed.csv"的文件，该文件包含了视频的平均时长信息。如果该文件存在，则直接读取并返回其中的"duration_normed"列作为视频的平均时长数据。

如果预设路径下不存在"video_duration_normed.csv"文件，函数将从另外两个数据文件（"test_processed.csv"和"train_processed.csv"）中加载视频时长数据。这两个文件分别代表测试集和训练集的处理后数据。函数通过调用get_df_data方法读取这些文件中的"item_id"和"duration_normed"列，然后将测试集和训练集的数据合并。接着，对合并后的数据按"item_id"进行分组，并计算每个视频ID的平均时长（"duration_normed"）。计算完成后，将结果保存到"video_duration_normed.csv"文件中，以便后续使用。

该函数与项目中的其他对象有以下调用关系：被KuaiRandData.py中的load_item_feat方法调用，用于获取视频的特征信息，其中包括视频的平均时长。这是构建推荐系统或进行数据分析时的一个重要步骤，因为视频时长是影响用户观看偏好和行为的关键因素之一。

注意: 在使用此函数之前，需要确保PRODATAPATH和DATAPATH路径下的数据文件已经准备妥当。此外，get_df_data函数的正确实现对于从原始数据文件中读取数据至关重要。

输出示例: 函数返回的video_mean_duration是一个DataFrame，其索引名为"item_id"，包含一个名为"duration_normed"的列，示例如下：

item_id duration_normed
1001 0.75
1002 0.60
... ...

此DataFrame包含了每个视频ID及其对应的平均时长（已规范化）。

FunctionDef get_saved_distance_mat(yname, mat)

get_saved_distance_mat: 此函数的功能是获取或计算并保存一个距离矩阵。

参数:

  • yname: 一个字符串参数，用于指定距离矩阵的名称，进而构成文件名。
  • mat: 一个二维数组，包含了需要计算距离的向量。

代码描述: get_saved_distance_mat函数首先尝试从指定路径加载已保存的距离矩阵。如果矩阵文件存在，则直接加载并返回该矩阵。如果文件不存在，则调用get_distance_mat函数计算距离矩阵，之后将计算得到的矩阵保存到文件中，以便未来使用时可以直接加载，从而避免重复计算。这个过程涉及到矩阵的序列化和反序列化，使用了pickle模块。在计算距离矩阵时，会根据输入的mat矩阵计算其内部向量两两之间的欧几里得距离。

在项目中，此函数被KuaiRandData类中的其他方法调用，如get_item_similarity和load_env_data，用于获取项目中不同环节所需的距离矩阵。这表明get_saved_distance_mat函数是处理数据预处理和优化存储结构的关键部分，旨在提高数据处理效率和减少重复计算。

注意:

  • 输入的mat矩阵应该是一个二维数组，其中每一列代表一个向量。
  • 需要确保PRODATAPATH变量已正确设置，指向一个有效的文件存储路径。
  • 使用此函数前，确保已经有适当的权限去读写指定路径下的文件。

输出示例: 假设yname为"example"，且mat为一个2x3的矩阵，表示有3个二维向量。如果距离矩阵文件不存在，函数将计算并保存一个3x3的距离矩阵到"distance_mat_example.csv"文件中。如果该文件已存在，则直接加载并返回该矩阵。返回的矩阵可能如下（仅为示例，实际值取决于具体向量）：

[[0.0, 2.8284271247461903, 5.656854249492381],
 [2.8284271247461903, 0.0, 2.8284271247461903],
 [5.656854249492381, 2.8284271247461903, 0.0]]

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