小白也能看懂：一文学会入门推荐算法库 surprise

来源 | 机器学习与推荐系统

surprise 支持的每个算法本身思路并不复杂，代码也不晦涩难懂，我们主要的目的是理解它的架构，学习框架各个部分的交互。

这篇文章是想从一个整体的视角，以作者最初的思路为主线进行介绍，观察并思考如何一步一步的让模型 run 起来。

先搞个模型跑起来

我们首先从一个总体性的代码看一下，很简单的几行代码，开始我们的 surprise 之旅。

这里需要导入的部分，我都已经重写过了，但是大家可以在自己本地的代码上尝试一下，直接利用 surprise 库就可以运行一个简单的 KNN 算法，本质上也就是基于邻域的协同过滤算法。按照我在代码上标注出来的红线部分，分别给对应的四个 import 模块，前面加上 surpris. 的路径就可以从 surprise 中进行导入。

这里需要提一下，我用的是自己之前已经在 movielens 官网下载的数据集，大家可以自己直接下载，也可以在网上找一下教程，surprise 支持自动下载 movielens 的数据集。

接下来我们只看 surprise_code() 函数，这个函数就是我们需要学习的所有内容，从这个例子开始，我们要去一步步深扒 surprise 的执行过程。

def surprise_code():reader = Reader(line_format="user item rating", sep=',', skip_lines=1)data = Dataset.load_from_file('./ml-latest-small/ratings.csv', reader)algo = KNNBasic()perf = cross_validate(algo, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=2, verbose=0)
for keys in perf:print(keys, ": ", perf[keys])

对核心的 surprise_code() 函数，可以分为两个部分来看：数据载入，算法执行并检测结果。

数据载入，由 Reader 和 Dataset 两个类来提供功能，具体的思路是由 Reader() 提供读取数据的格式，然后 Dataset 按照 Reader 的设置来完成对数据的载入。

算法执行并检测结果，这里由一个 cross_validate() 来完成，提前导入需要执行的算法并实例化，然后将数据，算法，要检测的指标等都传入 cross_validate()，它会完成对算法的训练拟合，然后进行预测结果，再对结果进行验证，最终返回目标的检测指标对应的结果。

所以我们可以看到直接调用接口是很容易跑起来一个模型的，仅这么几行简单的代码就可以将一个算法完整的运行起来。但是如果要深入到代码的执行细节上，就需要捋顺它们的关系，然后抽丝剥茧一点点展开。

我们可以提前将上面的算法执行并检测结果分成了两部分，也就是将整个工作流程划分为三部分：数据载入，算法设计，结果评估。这样子更加细化的一步当然没问题，逻辑上这样子也更容易理解。

现在捋顺了算法的执行思路以后，我们开始从数据集的载入开始去分析源码。

trick：在正式细节代码前，分享一些关于我学习源码的方法，不一定适合所有人，也不一定适合所有源码，仅供大家参考：

首先，要像我们一样完成一个非常简单的 demo，如这一小节的标题一样，先搞个模型跑起来。至少我们得会用它，能用起来，这样子我们才能分析下去。

其次，我们再捋顺模型的流程，划分为几个主要的部分，按照这个逻辑顺序，从最初的部分开始，尝试自己完成该模块的功能。导入自己写的部分，替代掉源码的那一部分，看看前面的 demo 能不能继续运行，检查结果是否一致。

最后，不要在分析的时候，拘泥于细节，先完成该模块的主要功能。如果这部分功能与其它模块相关，可以先导入相关的模块，直接使用。不要尝试一步将某一个模块写的尽善尽美。

这三个提到的内容，我们在接下来的文章可以再进一步体会。

从第一部分的数据载入开始

我们前面分析了数据载入部分，由 Reader 和 Dataset 两个类来提供功能。接下来要做的就是捋顺这部分内容，然后自己尝试写出来对应的模块，并且替代进去，看看我们前面的代码能不能继续正常运行。

当我们到了这一步的时候，首先就是打开这两个模块，看一看代码，了解一下它们的功能。在【第二篇文章：推荐实践(2)：数据集的载入与切割】中，对这两部分的内容进行了仔细分析，我在这里就总体性的介绍一下，不深入到代码细节上去了。

reader = Reader(line_format="user item rating", sep=',', skip_lines=1)

对于这个 Reader() 类，主要的功能是设置一个读取器。从 Reader 的使用也可以看出来，要求的输入是每行的格式，每行的分隔符，要忽略的行数。

从这个类实例时的输入上，我们可以判断出来，这个 Reader() 类的作用是构造一个读取器对象 reader，这个读取器 reader 包含了一些如何去读数据的属性。比如 reader 知道每行的数据是按照 “user item rating” 来分布的，知道每行数据由符号 "," 分割开，知道第一行的数据应该被跳过。

所以我们在构建了这个 reader 以后，就可以将它传给 Dataset() 类，来辅助我们从数据集中，按照我们想要的格式读取出来数据内容。

data = Dataset.load_from_file('./ml-latest-small/ratings.csv', reader)

由于这里我们选择了使用自己已经下载的数据集，调用的就是 Dataset.load_from_file() 方法。可以看到的是，这个方法的输入有两个参数，第一个是数据集的路径，第二个就是刚刚实例化的读取器 reader。

所以这个 load_from_file() 在读取数据时，就会按照 reader 的定义的格式来读取，最终返回一个自定义的数据格式。其实如果看了代码，我们可以看到这里返回的数据格式是：dataset.DatasetAutoFolds，但是正如我们前面说的，对于源码不要陷入细节。我们知道这两步对原始的数据集文件进行了处理，得到了后续可以处理的数据格式，就 OK 啦。

进行结果交叉验证

在完成数据集的载入以后，我们选择的是利用 cross_validate() 执行算法并交叉检验。这一部分的内容，我们分为两部分去介绍。

首先忽略掉算法的实现，直接调用算法的接口。这也是一个很实用的 trick，适当的时候忽略掉一些代码实现，即使你接下来要用到它，也可以直接调源码的接口。所以我们这里忽略了 KNN 算法的实现，直接调用它来实现训练拟合以及后续在测试集上的预测。

那么 cross_validate() 里面是什么呢？我们看一下 validate 中的内容：

validate 中有两个函数，分别是 cross_validate() 和 fit_and_score()。我们简单的介绍一下它们的功能，让大家可以继续没有障碍的阅读当前这篇文章。

algo = KNNBasic()
perf = cross_validate(algo, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=2, verbose=0)

可以看到 cross_validate() 是被调用的外部接口，很容易可以猜到，fit_and_score() 是在 cross_validate() 中被调用的。

对 cross_validate() 而言，它的输入有算法对象，数据集，需要测量的指标，交叉验证的次数等。这里简单的介绍一下它的内部逻辑。它对输入的数据 data，分成 cv 份，然后每次选择其中一份作为测试集，其余的作为训练集。在数据集划分完后，对它们分别调用 fit_and_score()，去进行算法拟合。

这里注意一个小细节，对数据集的划分不是静态全部划分完，然后分别在数据集上进行训练和验证，而是利用输入的 data 构造一个生成器，每次抛出一组划分完的结果。

对 fit_and_score() 函数，它对输入的算法在输入的训练集上进行拟合，然后在输入的测试集上进行验证，再计算需要的指标。

在进行到这里的时候，同样忽略掉对预测结果进行指标测量的步骤，直接调用 surprise 中的 accuracy 来进行处理。当然到后面我们会补充这些内容，这里要注意的重点是如何进行交叉验证。

这一部分内容的核心是，在有了我们第 2 节输入的数据后，该如何进行数据集的划分以及如何进行算法的训练和验证。所以我们关注的重点是数据集在进行 k 折交叉验证时如何划分，又如何调用接口完成算法在数据集上的训练和测试。

说这一段的意思是想告诉大家，在阅读源码，或者仿写源码时，需要把握住自己在这一步骤的核心思路，屏蔽掉暂时不重要，或者对当前步骤不是很关键的内容。哪怕只是调用各个接口来完成自己当前步骤的任务，只要你把握住了它们的交互关系，处理流程就 OK。

再补充忽略的算法部分

打开上面的 fit_and_score() 函数，我们可以看到对 algo 的使用只有两句代码，一个是训练阶段的 algo.fit(trainset) ，一个是测试阶段的 algo.test(testset)。前者是对算法在训练集上进行拟合，而后者是对算法在测试集上进行测试。

针对 knn 的算法而言，算法的实现上是比较简单的。主要包括了一个 fit() 方法，和一个 estimate() 方法。这里主要是需要对类间的继承关系进行梳理。

在 surprise 中，所有的算法类都继承于一个父类：algo_base()，这个类中抽象出来了一些子类都容易用到的方法，有的给出了具体的实现，有的只是抽象出了一个接口，如 fit() 方法，在 algo_base() 中和其子类 knn() 中都有定义。

这里帮助大家再进一步梳理算法类之间的关系。对 algo_base() 而言，其是一切 surprise 中的算法的父类。那么以 knn 算法为例，这里就不是由 knn() 直接继承 algo_base() 了，而是先有一个 SymmetricalAlgo() 类继承 algo_base()，然后由对应的 knn() 类继承 SymmetricalAlgo() 类。

这里的 SymmetricalAlgo() 的主要工作是处理 knn 中经常需要考虑的一个问题。基于用户还是基于物品的协同过滤。SymmetricalAlgo() 中主要有两个方法，一个是前面一直提到的 fit() 方法，这里的 fit() 方法主要是对 n_x 和 n_y 等做出调整，判断是基于用户相似性还是基于物品相似性，然后调整对应的数据指标。

另外一个方法则是 switch() 方法，顾名思义，switch() 方法同样是调整对应的指标，调整的依据则是判断是基于用户相似性还是物品相似性，调整后的结果用来在测试时使用。

关于其它的算法我们就不一一展开去分析了，授人以鱼不如授人以渔，通过这一个算法的分析，我们就可以明白如何分析算法的具体实现了，也就可以很容易的了解其它算法的功能组成。

在解决了算法部分的问题后，我们了解了算法之间类的继承关系，以及父类提供的接口和可以使用的方法。接下来即使再写其它算法，我们也可以仿照这个思路，保证这些接口的基础上，实现自己的算法代码。

指标测量和数据集的格式

我们在前面第三部分提到，对于预测结果如何进行指标计算的内容可以暂时忽略，这里我们就补充这一部分内容。之所以选择在这里进行补充，我们可以看到，通过前面几步，已经搭建起来了一个基本完整的 demo。其中只有少量内容调用了源码，对预测结果的指标计算就是其中一个。

指标测量部分唯一需要注意的是预测结果的返回形式，也就是前面 Algo_base() 中 test() 方法返回的结果：predictions。

然后就是对计算的几类指标的定义需要了解：MSE，RMSE，MAE，FCP。前三类都是比较常见的指标，FCP 在源码中给出了一篇 paper 作为 reference，其中的定义也很清晰，我们参考 paper 中的定义便可。

具体的计算方法知道了以后，代码的实现就是很简单的了。利用 numpy 可以快速的计算出想要的结果。

至此，整个 demo 可以运行完毕。但是还有一个前面留下的坑需要填一下，就是前面提到对于数据集的格式的问题。在前面提到的时候，我们说这些内容可以忽略过去。但是，其实在 surprise 中对数据格式的定义还是很值得学习的。

surprise 定义了一个 Trainset() 类，用来储存所有与数据集相关的内容。比如用户数量，物品数量，评分数量等比较简单的内容，以及将数据集中的 user ID 转化为新定义的数据结构中的内部编号 inner ID，获取全局平均评分等稍复杂的功能。

通过定义一个数据集的类，可以对数据集进行一次处理，然后需要相应指标时只需直接调用。剩下了很多的运行时间，而且让代码更简洁。

总结

这篇文章本身算是一篇疏导性的总结，结合之前的文章，大家可以自己复现出来一个 surprise 中的 knn 算法，而且其它部分的接口也介绍的非常清晰。对于想要在 surprise 上继续学习其它算法源码的朋友，可以轻松的按照我们之前的分析基础，继续自己的学习；对于想要进行魔改，加入一些自己想要的算法的朋友，目前的介绍也已经清晰的解释了各个接口，大家对应来封装自己的算法就可以了。

另外一方面，本篇文章也从如何阅读源码的角度为大家分享了一些我自己的经验，或许有些地方可以帮助到大家。从如何开始阅读源码，到从一个小 demo 逐渐剖析，暂时忽略掉一些不重要的模块，一步步的完成自己的代码对源码的替代，以写代读。

更严格的讲，这种以写代读比较适合代码量不超过一万行的小型库。这种级别的代码量，我们可以通过自己完整的写一遍来加深理解。但是更高量级的代码量，就不太适合写了，还是以梳理逻辑架构为主了。

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