构建训练集流程
一、前述
根据前文中架构，本文我们讨论线下部分构建训练集部分。因为我们离线部分模型的选择是逻辑回归，所以我们数据必须有x和y.
二、具体流程
1.从数据库中分离出我们需要的数据。
用户行为表（日志）
用户历史下载表
商品词表（商品的基本特征）
2.构建训练集中的关联特征
流程：
2.构建训练集中的基本特征
总结：注意特征名离散化因为如果特征不离散化会造成数据之间有关系。
三、具体构建过程
1、hive建表
真实的生产场景涉及到大概五十张表的字段，这里全部简化流程，直接给出最终的三张表：
应用词表：
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CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS dim_rcm_hitop_id_list_ds( hitop_id STRING, name STRING, author STRING, sversion STRING, ischarge SMALLINT, designer STRING, font STRING, icon_count INT, stars DOUBLE, price INT, file_size INT, comment_num INT, screen STRING, dlnum INT)row format delimited fields terminated by ' '; |
/**
*
*模拟app的商品词表
hitop_id STRING, 应用软件ID
name STRING, 名称
author STRING, 作者
sversion STRING, 版本号
ischarge SMALLINT, 收费软件
designer STRING, 设计者
font STRING, 字体
icon_count INT, 有几张配图
stars DOUBLE, 评价星级
price INT, 价格
file_size INT, 大小
comment_num INT, 评论数据
screen STRING, 分辨率
dlnum INT 下载数量
*/
用户历史下载表：
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS dw_rcm_hitop_userapps_dm
(
device_id STRING,
devid_applist STRING,
device_name STRING,
pay_ability STRING
)row format delimited fields terminated by ' ';
/**
*用户下载历史表 这里没有用户这个概念 手机设备ID就是userId
* device_id STRING, 手机设备ID
devid_applist STRING, 下载过软件列表
device_name STRING, 设备名称
pay_ability STRING 支付能力
*/
正负例样本（用户当前行为即日志）表：
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS dw_rcm_hitop_sample2learn_dm
(
label STRING,
device_id STRING,
hitop_id STRING,
screen STRING,
en_name STRING,
ch_name STRING,
author STRING,
sversion STRING,
mnc STRING,
event_local_time STRING,
interface STRING,
designer STRING,
is_safe INT,
icon_count INT,
update_time STRING,
stars DOUBLE,
comment_num INT,
font STRING,
price INT,
file_size INT,
ischarge SMALLINT,
dlnum INT
)row format delimited fields terminated by ' ';
/**
* 正负例样本表 = 浏览记录+标签
label STRING, Y列，-1或1代表正负例 label值实际上是批处理得出来的，用户浏览了并在一段时间内下载为正例
device_id STRING, 设备ID
hitop_id STRING, 应用ID
screen STRING, 手机软件需要的分辨率
en_name STRING, 英文名
ch_name STRING, 中文名
author STRING, 作者
sversion STRING, 版本
mnc STRING, Mobile Network Code，移动网络号码
event_local_time STRING, 浏览的时间
interface STRING,
designer STRING,
is_safe INT,
icon_count INT,
update_time STRING,
stars DOUBLE,
comment_num INT,
font STRING,
price INT,
file_size INT,
ischarge SMALLINT,
dlnum INT
*/
2、load数据
分别往三张表load数据：
商品词表：
load data local inpath '/opt/sxt/recommender/script/applist.txt' into table dim_rcm_hitop_id_list_ds;
用户历史下载表：
load data local inpath '/opt/sxt/recommender/script/userdownload.txt' into table dw_rcm_hitop_userapps_dm;
正负例样本表：
load data local inpath '/opt/sxt/recommender/script/sample.txt' into table dw_rcm_hitop_sample2learn_dm;
3、构建训练数据
3.1创建临时表
创建处理数据时所需要的临时表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tmp_dw_rcm_hitop_prepare2train_dm
(
device_id STRING,
label STRING,
hitop_id STRING,
screen STRING,
ch_name STRING,
author STRING,
sversion STRING,
mnc STRING,
interface STRING,
designer STRING,
is_safe INT,
icon_count INT,
update_date STRING,
stars DOUBLE,
comment_num INT,
font STRING,
price INT,
file_size INT,
ischarge SMALLINT,
dlnum INT,
idlist STRING,
device_name STRING,
pay_ability STRING
)row format delimited fields terminated by ' ';
最终保存训练集的表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dw_rcm_hitop_prepare2train_dm
(
label STRING,
features STRING
)row format delimited fields terminated by ' ';
3.2 训练数据预处理过程
首先将数据从正负例样本和用户历史下载表数据加载到临时表中
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INSERT OVERWRITE TABLE tmp_dw_rcm_hitop_prepare2train_dmSELECT t2.device_id, t2.label, t2.hitop_id, t2.screen, t2.ch_name, t2.author, t2.sversion, t2.mnc, t2.interface, t2.designer, t2.is_safe, t2.icon_count, to_date(t2.update_time), t2.stars, t2.comment_num, t2.font, t2.price, t2.file_size, t2.ischarge, t2.dlnum, t1.devid_applist, t1.device_name, t1.pay_abilityFROM( SELECT device_id, devid_applist, device_name, pay_ability FROM dw_rcm_hitop_userapps_dm) t1RIGHT OUTER JOIN( SELECT device_id, label, hitop_id, screen, ch_name, author, sversion, IF (mnc IN ('00','01','02','03','04','05','06','07'), mnc,'x') AS mnc, interface, designer, is_safe, IF (icon_count <= 5,icon_count,6) AS icon_count, update_time, stars, IF ( comment_num IS NULL,0, IF ( comment_num <= 10,comment_num,11)) AS comment_num, font, price, IF (file_size <= 2*1024*1024,2, IF (file_size <= 4*1024*1024,4, IF (file_size <= 6*1024*1024,6, IF (file_size <= 8*1024*1024,8, IF (file_size <= 10*1024*1024,10, IF (file_size <= 12*1024*1024,12, IF (file_size <= 14*1024*1024,14, IF (file_size <= 16*1024*1024,16, IF (file_size <= 18*1024*1024,18, IF (file_size <= 20*1024*1024,20,21)))))))))) AS file_size, ischarge, IF (dlnum IS NULL,0, IF (dlnum <= 50,50, IF (dlnum <= 100,100, IF (dlnum <= 500,500, IF (dlnum <= 1000,1000, IF (dlnum <= 5000,5000, IF (dlnum <= 10000,10000, IF (dlnum <= 20000,20000,20001)))))))) AS dlnum FROM dw_rcm_hitop_sample2learn_dm) t2ON (t1.device_id = t2.device_id); |
选择右外关联的原因是因为以用户行为为基准。
这张表得到的数据就是关联特征中的数据，截图如下：
然后再利用python脚本处理格式
这里要先讲python脚本加载到hive中
ADD FILE /opt/sxt/recommender/script/dw_rcm_hitop_prepare2train_dm.py;
可以通过list files;查看是不是python文件加载到了hive
在hive中使用python脚本处理数据的原理：
Hive会以输出流的形式将数据交给python脚本，python脚本以输入流的形式来接受数据，接受来数据以后，在python中就行一系列的数据处理，处理完毕后，又以输出流的形式交给Hive，交给了hive就说明了就处理后的数据成功保存到hive表中了。
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INSERT OVERWRITE TABLE dw_rcm_hitop_prepare2train_dmSELECTTRANSFORM (t.*)USING 'python dw_rcm_hitop_prepare2train_dm.py'AS (label,features)FROM( SELECT label, hitop_id, screen, ch_name, author, sversion, mnc, interface, designer, icon_count, update_date, stars, comment_num, font, price, file_size, ischarge, dlnum, idlist, device_name, pay_ability FROM tmp_dw_rcm_hitop_prepare2train_dm) t; |
python处理流程：
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# ----------------------------------------------------------------------------
# File Name: dw_rcm_hitop_prepare2train_dm.py
# Copyright(C)Huawei Technologies Co.,Ltd.1998-2014.All rights reserved.
# Describe:
# Input: tmp_dw_rcm_hitop_prepare2train_dm
# Output: dw_rcm_hitop_prepare2train_dm
import sys
import codecs
import random
import math
import time
import datetime
if __name__ == "__main__":
random.seed(time.time())
for l in sys.stdin:
d = l.strip().split(' ')
if len(d) != 21:
continue
# Extract data from the line
label = d.pop(0)
hitop_id = d.pop(0)
screen = d.pop(0)
ch_name = d.pop(0)
author = d.pop(0)
sversion = d.pop(0)
mnc = d.pop(0)
interface = d.pop(0)
designer = d.pop(0)
icon_count = d.pop(0)
update_date = d.pop(0)
stars = d.pop(0)
comment_num = d.pop(0)
font = d.pop(0)
price = d.pop(0)
file_size = d.pop(0)
ischarge = d.pop(0)
dlnum = d.pop(0)
hitopids = d.pop(0)
device_name = d.pop(0)
pay_ability = d.pop(0)
# Construct feature vector
features = []
features.append(("Item.id,%s" % hitop_id, 1))
features.append(("Item.screen,%s" % screen, 1))
features.append(("Item.name,%s" % ch_name, 1))
features.append(("All,0",1))
features.append(("Item.author,%s" % author, 1))
features.append(("Item.sversion,%s" % sversion, 1))
features.append(("Item.network,%s" % mnc, 1))
features.append(("Item.dgner,%s" % designer, 1))
features.append(("Item.icount,%s" % icon_count, 1))
features.append(("Item.stars,%s" % stars, 1))
features.append(("Item.comNum,%s" % comment_num,1))
features.append(("Item.font,%s" % font,1))
features.append(("Item.price,%s" % price,1))
features.append(("Item.fsize,%s" % file_size,1))
features.append(("Item.ischarge,%s" % ischarge,1))
features.append(("Item.downNum,%s" % dlnum,1))
####User.Item and User.Item*Item
idlist = hitopids[:-2].split(',')
idCT = 0;
for id in idlist:
features.append(("User.Item*Item,%s" % id +'*'+hitop_id, 1))
idCT += 1
if idCT >= 3: #取每一个用户的前3个下载历史进行关联，因为用户量比较多，所以这里最后结果覆盖还是比较全的。
break;
features.append(("User.phone*Item,%s" % device_name + '*' + hitop_id,1))#升维
features.append(("User.pay*Item.price,%s" % pay_ability + '*' + price,1))
# Output
output = "%s %s" % (label, ",".join([ "%s:%d" % (f, v) for f, v in features ]))#这里join相当于是把list中的数据进行拆分，然后添加上分号。
print output
经过上述处理之后的数据如图所示：
特征工程部分前期准别结束。