使用 Yelp 数据集进行用户画像（User Profiling）是一项有趣的任务，可以理解用户的偏好、行为和特征。以下是总结的一个基本的步骤，帮助构建用户画像

pandas 加载数据：

import pandas as pd# 加载数据
users = pd.read_json('yelp_academic_dataset_user.json', lines=True)
reviews = pd.read_json('yelp_academic_dataset_review.json', lines=True)
business = pd.read_json('yelp_academic_dataset_business.json', lines=True)

yelp_academic_dataset_user.json: 包含了Yelp平台上用户的基本信息

yelp_academic_dataset_review.json：包含了Yelp用户对商家的评论数据

yelp_academic_dataset_business.json：包含了Yelp商家信息的数据

特征工程

用户特征

可以从用户数据和评论数据中提取以下特征：

• 基本信息: 用户 ID、姓名、注册时间、城市等。
• 行为特征:
  • 评论数量
  • 平均评分
  • 最高评分和最低评分
  • 喜欢的商家类型（通过评论的商家类别）

# 示例：计算用户特征
user_profile = reviews.groupby('user_id').agg({'stars': ['count', 'mean', 'max', 'min'],'business_id': 'nunique'
}).reset_index()user_profile.columns = ['user_id', 'review_count', 'average_stars', 'max_stars', 'min_stars', 'unique_business_count']

商家偏好

• 用户喜欢的商家类型: 通过评论的商家类别统计用户的偏好。

# 示例：用户偏好商家类型
user_business_types = reviews.merge(business[['business_id', 'categories']], on='business_id')
user_business_types['categories'] = user_business_types['categories'].str.split(', ')
user_business_types = user_business_types.explode('categories')user_preference = user_business_types.groupby('user_id')['categories'].agg(lambda x: x.value_counts().index[0]).reset_index()
user_preference.columns = ['user_id', 'preferred_category']

可视化用户画像

使用 Matplotlib 或 Seaborn 可视化用户特征：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 示例：绘制用户评分分布
sns.histplot(user_profile['average_stars'], bins=5, kde=True)
plt.title('Average Stars Distribution')
plt.xlabel('Average Stars')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

整理功能，优化代码并运行

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 加载数据
users = pd.read_json('yelp_academic_dataset_user.json', lines=True)
reviews = pd.read_json('yelp_academic_dataset_review.json', lines=True)
business = pd.read_json('yelp_academic_dataset_business.json', lines=True)# 选择必要的列以减少内存使用
reviews = reviews[['user_id', 'stars', 'business_id']]
business = business[['business_id', 'categories']]# 数据处理与特征工程
# 计算用户特征
user_profile = reviews.groupby('user_id').agg({'stars': ['count', 'mean', 'max', 'min'],'business_id': 'nunique'
}).reset_index()user_profile.columns = ['user_id', 'review_count', 'average_stars', 'max_stars', 'min_stars', 'unique_business_count']# 用户偏好商家类型
user_business_types = (reviews.merge(business, on='business_id').assign(categories=lambda x: x['categories'].str.split(', ')).explode('categories')
)# 处理可能为空的组
def get_most_common_category(x):if x.empty:return None  # 返回 None 或者一个默认值# 计算类别的最常见值counts = x.value_counts()if counts.empty:return None  # 如果没有值，返回 Nonereturn counts.idxmax()user_preference = user_business_types.groupby('user_id')['categories'].agg(get_most_common_category).reset_index()
user_preference.columns = ['user_id', 'preferred_category']# 可视化用户评分分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(user_profile['average_stars'], bins=5, kde=True)
plt.title('Average Stars Distribution')
plt.xlabel('Average Stars')
plt.ylabel('Frequency')# 保存图像到当前目录
plt.savefig('average_stars_distribution.png')# 显示图像（可选）
plt.show()

结果

进一步分析

• 聚类分析: 使用 K-means 或其他聚类算法，根据用户特征将用户分为不同群体。根据用户画像，建立推荐系统为用户推荐商家。

使用scikit-learn进行训练

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
import joblib# 加载数据
users = pd.read_json('yelp_academic_dataset_user.json', lines=True)
reviews = pd.read_json('yelp_academic_dataset_review.json', lines=True)
business = pd.read_json('yelp_academic_dataset_business.json', lines=True)# 选择必要的列以减少内存使用
reviews = reviews[['user_id', 'stars', 'business_id']]
business = business[['business_id', 'categories']]# 数据处理与特征工程
user_profile = reviews.groupby('user_id').agg({'stars': ['count', 'mean', 'max', 'min'],'business_id': 'nunique'
}).reset_index()user_profile.columns = ['user_id', 'review_count', 'average_stars', 'max_stars', 'min_stars', 'unique_business_count']# 进行 K-means 聚类
features = user_profile[['review_count', 'average_stars', 'max_stars', 'min_stars', 'unique_business_count']]
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(features)# 应用 K-means
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)  # 选择3个集群
user_profile['cluster'] = kmeans.fit_predict(scaled_features)# 保存模型和标准化器
joblib.dump(kmeans, 'kmeans_model.pkl')
joblib.dump(scaler, 'scaler.pkl')# 保存用户聚类结果
user_profile.to_csv('user_profile_with_clusters.csv', index=False)

kmeans_model.pkl

• 作用: 保存训练后的 K-means 聚类模型。
• 内容: 包含了聚类中心、聚类标签和模型的其他参数。通过这个文件，你可以在不需要重新训练模型的情况下，使用已经训练好的模型进行预测。
• 使用场景: 当你需要对新的用户数据进行聚类或获取已经聚类的用户群体时，加载这个文件即可。

scaler.pkl

• 作用: 保存数据标准化器（StandardScaler）。
• 内容: 包含了用于标准化特征的数据（均值和标准差）。在训练模型时，特征需要被标准化，以确保不同特征的尺度一致。
• 使用场景: 当你需要对新的用户特征进行预处理时，可以加载这个文件使用相同的标准化参数，以确保新数据的标准化与训练数据一致。

使用模型预测推荐代码

import pandas as pd
import joblib# 加载数据
reviews = pd.read_json('yelp_academic_dataset_review.json', lines=True)
business = pd.read_json('yelp_academic_dataset_business.json', lines=True)# 加载训练好的模型和标准化器
kmeans = joblib.load('kmeans_model.pkl')
scaler = joblib.load('scaler.pkl')
user_profile = pd.read_csv('user_profile_with_clusters.csv')# 基于聚类推荐商家
def recommend_business(user_id):# 获取用户的聚类user_cluster = user_profile[user_profile['user_id'] == user_id]['cluster'].values[0]# 找到同类用户cluster_users = user_profile[user_profile['cluster'] == user_cluster]['user_id']# 推荐该集群内其他用户高频评价的商家recommended_businesses = reviews[reviews['user_id'].isin(cluster_users)]['business_id'].value_counts().head(5)return recommended_businesses.index.tolist()# 示例：为某个用户推荐商家
sample_user_id = user_profile['user_id'].iloc[0]
recommended_businesses = recommend_business(sample_user_id)print(f"Recommended businesses for user {sample_user_id}: {recommended_businesses}")

返回推荐的business

Recommended businesses for user ---1lKK3aKOuomHnwAkAow: ['_ab50qdWOk0DdB6XOrBitw', 'ac1AeYqs8Z4_e2X5M3if2A', 'GXFMD0Z4jEVZBCsbPf4CTQ', 'ytynqOUb3hjKeJfRj5Tshw', 'oBNrLz4EDhiscSlbOl8uAw']