推荐算法点击率预测python

### 使用Python实现推荐算法进行点击率预测

#### 推荐系统的背景
推荐系统旨在通过分析用户行为来提供个性化的内容建议。对于点击率(CTR)预测而言，目标是估计特定项目被用户点击的概率。CTR预测广泛应用于广告投放、新闻推送等领域。

#### 数据准备
为了构建有效的CTR预测模型，需收集并预处理大量历史交互记录作为训练集。这些数据通常包含用户的特征向量以及他们是否点击过某些项目的标签[^1]。

#### 特征工程
在实际应用中，除了基本的人口统计学属性外，还可以考虑加入时间戳、上下文环境等因素作为额外输入变量。此外，针对稀疏矩阵问题可采用降维技术如PCA主成分分析法减少维度的同时保留重要信息[^2]。

#### 模型选择与评估指标
常用的CTR预测方法有逻辑回归(Logistic Regression)，它简单易懂且计算效率高；还有更复杂的神经网络架构比如DeepFM融合了因子分解机(FM)的优点，在捕捉交叉效应方面表现出色。评价标准一般选取AUC(Area Under Curve)-ROC曲线下面积衡量分类器性能优劣程度[^3]。

#### KNN算法的应用实例
K近邻(K-nearest neighbors,KNN)也是一种可行的选择之一。给定测试样本point，则可通过距离度量公式`itemDis = np.sqrt(np.sum((item-train)**2, axis=1))`找到最接近它的k个邻居，并据此推测该点属于哪一类的可能性更大[^4]。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 假设X为特征矩阵,y为目标变量(0/1表示未点击或已点击)
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(
    X_scaled,
    y,
    test_size=.2,
    random_state=42
)

clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5).fit(X_train,y_train)
y_pred_proba = clf.predict_proba(X_test)[:, 1]

print(f"AUC Score:{roc_auc_score(y_test,y_pred_proba)}")