行为分类算法

根据两个用户的行为记录

[

[ 0, 1, 4, 9 ],
[ 8, 0, 7, 2 ]

]

，找出中间记录[4,0.5,5.5,5.5]，生成特征

[

[ 0, 1, 0, 1 ],
[ 1, 0, 1, 0 ]

]

求出特征出现概率

[1/2,1/2,1/2,1/2]

输入新的行为,根据中间记录，生成特征，根据特征概率，求贝叶斯联合概率

const execMathExpress=require('exec-mathexpress');
//贝叶斯计算公式
function execByes(gArr){
    const arr1=[]
    const arr2=[]
    const Obj={}
    for(let i=0;i<gArr.length;i++){
        arr1.push('P'+i)
        arr2.push('(1-P'+i+')')
        Obj['P'+i]=gArr[i];
    }
    const str1=arr1.join('*');
    const str2=arr2.join('*');
    const str=str1+'/('+str1+'+'+str2+')';
    return execMathExpress(str,Obj).toString();
}

//已知数据中单个行为转化率 a 2/10 b 3/2
//未知用户的单个行为转化率 x 2 2
class People {
    constructor(keys,data){
        this.keys=keys;
        this.data=data||[]
        this.midArr=[]
        this.fnArr=[]
    }
    learn(item){
        this.data.push(item);
    }
    think(){
        this.getMidArr();
        this.getFnArr();
    }
    //获取特征的概率数据
    getFnArr(){
        const fnArr=[];
        for(let i=0;i<this.keys.length;i++){
            let fn=0;
            for(let j=0;j<this.data.length;j++){
                const d=this.data[j];
                if(d[i]>=this.midArr[i]){
                    fn++;
                }
            }
            fnArr.push(fn)
        }
        this.fnArr=fnArr;
    }
    //获取中间数,用中间数做特征分类
    getMidArr(){
        const midArr=[];
        for(let i=0;i<this.keys.length;i++){
            const arr=[];
            for(let j=0;j<this.data.length;j++){
                const d=this.data[j];
                arr.push(d[i])
            }
            arr.sort(function (n,m) {
                return n>m?1:-1;
            })
            if(this.data.length%2===0){
                const midNum=(arr[this.data.length/2-1]+arr[this.data.length/2])/2
                midArr.push(midNum)
            }else{
                const midNum=(arr[(this.data.length-1)/2])
                midArr.push(midNum)
            }
        }
        this.midArr=midArr;
    }

    getOrder(item){
        const arr=[]
        for(let i=0;i<this.keys.length;i++){
            if(item[i]>=this.midArr[i]){
                arr[i]=this.fnArr[i]+'/'+this.data.length;
            }else{
                arr[i]=(this.data.length-this.fnArr[i])+'/'+this.data.length
            }
        }
        return execByes(arr);
    }
}
function randomArr(){
    const arr=[];
    for(let i=0;i<10;i++){
        const n=0|Math.random()*20;
        arr.push(n)
    }
    return arr
}
const rect=[
    randomArr(),
    randomArr(),
    randomArr(),
    randomArr(),
    randomArr(),
    randomArr(),
    randomArr(),
    randomArr(),
    randomArr(),
    randomArr(),
    randomArr(),
    randomArr(),
    randomArr(),
    randomArr(),
];

const d=new People(randomArr(),rect)

d.think()

console.log(d)
for(let i=0;i<10;i++){
    const n=d.getOrder(rect[i]);
    const arr=n.split('/');
    if(arr[0]*2>arr[1]){
        console.log('1')
    }else{
        console.log('0')
    }

}

 输出

1
1
1
1
0
1
1
0
1
1