def SOP(alpha, teta, nbBasket, nbReco):
data = load()
###############################################################
# CREATE MODELS
###############################################################
print 'Create the model based on the training set'
modelSOP = processing.SOPRecoModel(data.getUserItemMatrix(), alpha, teta)
modelSOP.launch()
###############################################################
# SET RECOMMENDATION
###############################################################
if nbBasket == -1:
evalSOP = processing.Evaluation(modelSOP, data.getBasketItemList(), nbReco)
else :
evalSOP = processing.Evaluation(modelSOP, data.getBasketItemList()[:nbBasket], nbReco)
###############################################################
# LAUNCH RECOMMENDATION + SAVE RESULTS
###############################################################
t = time.time()
evalSOP.newEval()
SOPTime = time.time()-t
mmwrite('SOPPerf_a%s_t%s_nb%s_nr%s'%(alpha,teta,nbBasket,nbReco),evalSOP.perf)
print 'SOP Execution time:', SOPTime
print 'Performances : '
print evalSOP.testNames
print evalSOP.meanPerf()
evalSOP.savePerf('SOPPerf_a%s_t%s_nb%s_nr%s.txt'%(alpha,teta,nbBasket,nbReco))
return evalSOP
def RWWR(alpha, nbBasket, nbReco):
data = load()
###############################################################
# CREATE MODELS
###############################################################
print 'Create the model based on the training set'
modelRWWR = processing.RandomWalkWithRestartRecoModel(data.getUserItemMatrix(), alpha)
###############################################################
# SET RECOMMENDATION
###############################################################
if nbBasket == -1:
evalRWWR = processing.Evaluation(modelRWWR, data.getBasketItemList(), nbReco)
else :
evalRWWR = processing.Evaluation(modelRWWR, data.getBasketItemList()[:nbBasket], nbReco)
###############################################################
# LAUNCH RECOMMENDATION + SAVE RESULTS
###############################################################
t = time.time()
evalRWWR.newEval()
RWWRTime = time.time()-t
mmwrite('RWWR_a%s_nb%s'%(alpha, nbBasket),evalRWWR.perf)
print 'RWWR Execution time:', RWWRTime
print 'Performances :'
print evalRWWR.testNames
print evalRWWR.meanPerf()
evalRWWR.savePerf('RWWR_a%s_nb%s'%(alpha, nbBasket))
return evalRWWR
def Pop(nbBasket, nbReco):
data = load()
###############################################################
# CREATE MODELS
###############################################################
print 'Create the model based on the training set'
modelPop = processing.PopRecoModel(data.getUserItemMatrix())
###############################################################
# SET RECOMMENDATION
###############################################################
if nbBasket == -1:
evalPop = processing.Evaluation(modelPop, data.getBasketItemList(), nbReco)
else :
evalPop = processing.Evaluation(modelPop, data.getBasketItemList()[:nbBasket], nbReco)
###############################################################
# LAUNCH RECOMMENDATION + SAVE RESULTS
###############################################################
t = time.time()
evalPop.newEval()
PopTime = time.time()-t
mmwrite('Pop',evalPop.perf)
print 'Pop Execution time:', PopTime
print 'Performances :'
print evalPop.testNames
print evalPop.meanPerf()
evalPop.savePerf('Pop.txt')
return evalPop
def RW_POP(alpha, nbBasket, nbReco):
data = load()
###############################################################
# CREATE MODELS
###############################################################
print 'Create the model based on the training set'
modelRW = processing.BasketRandomWalk_POP(data.getUserItemMatrix(), alpha)
###############################################################
# SET RECOMMENDATION
###############################################################
if nbBasket == -1:
evalRW = processing.Evaluation(modelRW, data.getBasketItemList(),
nbReco)
else:
evalRW = processing.Evaluation(modelRW,
data.getBasketItemList()[:nbBasket],
nbReco)
###############################################################
# LAUNCH RECOMMENDATION + SAVE RESULTS
###############################################################
t = time.time()
evalRW.newEval()
RWTime = time.time() - t
mmwrite(resultFolder + 'RW_POP_a%s_nb%s' % (alpha, nbBasket), evalRW.perf)
print 'RW_POP Execution time:', RWTime
print 'Performances :'
print evalRW.testNames
print evalRW.computePerf()
evalRW.savePerf(resultFolder + 'RW_POP_a%s_nb%s.txt' % (alpha, nbBasket))
return evalRW
def CondProb(alpha, nbBasket, nbReco):
data = load()
###############################################################
# CREATE MODELS
###############################################################
print 'Create the model based on the training set'
modelCondProb = processing.CondProbRecoModel(data.getUserItemMatrix(), alpha)
###############################################################
# SET RECOMMENDATION
###############################################################
if nbBasket == -1:
evalCondProb = processing.Evaluation(modelCondProb, data.getBasketItemList(), nbReco)
else :
evalCondProb = processing.Evaluation(modelCondProb, data.getBasketItemList()[:nbBasket], nbReco)
###############################################################
# LAUNCH RECOMMENDATION + SAVE RESULTS
###############################################################
t = time.time()
evalCondProb.newEval()
CondProbTime = time.time()-t
mmwrite('CondProb_a%s_nb%s'%(alpha, nbBasket),evalCondProb.perf)
print 'Cond Prob Execution time:', CondProbTime
print 'Performances :'
print evalCondProb.testNames
print evalCondProb.meanPerf()
evalCondProb.savePerf('CondProb_a%s_nb%s.txt'%(alpha, nbBasket))
return evalCondProb
def pLSA(Z, nbBasket, nbReco):
data = load()
###############################################################
# CREATE MODELS
###############################################################
print 'Create the model based on the training set'
if not os.path.exists('pLSAModel_Z%s.dat' % Z):
modelpLSA = processing.PLSARecoModel(data.getUserItemMatrix(), Z)
modelpLSA.train()
file = open('pLSAModel_Z%s.dat' % Z, 'w')
pickle.dump(modelpLSA.pLSAmodel.get_model(), file)
file.close()
else:
modelpLSA = processing.PLSARecoModel(data.getUserItemMatrix(), Z)
file = open('pLSAModel_Z%s.dat' % Z, 'r')
modelpLSA.pLSAmodel.set_model(pickle.load(file))
file.close()
###############################################################
# SET RECOMMENDATION
###############################################################
if nbBasket == -1:
evalpLSA = processing.Evaluation(modelpLSA, data.getBasketItemList(),
nbReco)
else:
evalpLSA = processing.Evaluation(modelpLSA,
data.getBasketItemList()[:nbBasket],
nbReco)
###############################################################
# LAUNCH RECOMMENDATION + SAVE RESULTS
###############################################################
t = time.time()
evalpLSA.newEval()
pLSATime = time.time() - t
mmwrite(resultFolder + 'PLSA_Z%s_nb%s' % (Z, nbBasket), evalpLSA.perf)
print 'pLSA Execution time:', pLSATime
print 'Performances :'
print evalpLSA.testNames
print evalpLSA.computePerf()
pLSAPerf = dict()
for performance in evalpLSA.testNames:
pLSAPerf[(performance, modelpLSA.Z)] = evalpLSA.meanPerf[[
i for i, j in enumerate(evalpLSA.testNames) if j == performance
]][0]
print 'Writing Baskets to file'
file = open(
resultFolder + 'pLSAPerf_Z%s_nb%s_nr%s.txt' % (Z, nbBasket, nbReco),
'w')
pickle.dump(pLSAPerf, file)
file.close()
#evalpLSA.savePerf(resultFolder+'pLSA_Z%s_nb%s'%(Z, nbBasket))
return evalpLSA
def RWWR(alpha, sim, nbBasket, nbReco):
data = load()
#data = cvTaFengProcessing()
###############################################################
# CREATE MODELS
###############################################################
print 'Create the model based on the training set'
modelRWWR = processing.RandomWalkWithRestartRecoModel(
data.getUserItemMatrix(), alpha, sim)
modelRWWR.train()
###############################################################
# SET RECOMMENDATION
###############################################################
if nbBasket == -1:
evalRWWR = processing.Evaluation(modelRWWR, data.getBasketItemList(),
nbReco)
else:
evalRWWR = processing.Evaluation(modelRWWR,
data.getBasketItemList()[:nbBasket],
nbReco)
###############################################################
# LAUNCH RECOMMENDATION + SAVE RESULTS
###############################################################
t = time.time()
evalRWWR.newEval()
RWWRTime = time.time() - t
mmwrite(resultFolder + 'RWWR_a%s_nb%s' % (alpha, nbBasket), evalRWWR.perf)
print 'RWWR Execution time:', RWWRTime
print 'Performances :'
print evalRWWR.testNames
print evalRWWR.computePerf()
RWWRPerf = dict()
for performance in evalRWWR.testNames:
RWWRPerf[(performance, modelRWWR.alpha,
modelRWWR.sim)] = evalRWWR.meanPerf[[
i for i, j in enumerate(evalRWWR.testNames)
if j == performance
]][0]
print 'Writing Baskets to file'
file = open(
resultFolder + 'RWWRPerf_a%s_sim%s_nb%s_nr%s.txt' %
(alpha, sim, nbBasket, nbReco), 'w')
pickle.dump(RWWRPerf, file)
file.close()
#evalRWWR.savePerf(resultFolder+'RWWR_a%s_nb%s'%(alpha, nbBasket))
return evalRWWR
def Cosine(nbBasket, nbReco):
data = load()
###############################################################
# CREATE MODELS
###############################################################
print 'Create the model based on the training set'
modelCosine = processing.CosineRecoModel(data.getUserItemMatrix())
###############################################################
# SET RECOMMENDATION
###############################################################
if nbBasket == -1:
evalCosine = processing.Evaluation(modelCosine,
data.getBasketItemList(), nbReco)
else:
evalCosine = processing.Evaluation(modelCosine,
data.getBasketItemList()[:nbBasket],
nbReco)
###############################################################
# LAUNCH RECOMMENDATION + SAVE RESULTS
###############################################################
t = time.time()
evalCosine.newEval()
CosineTime = time.time() - t
mmwrite(resultFolder + 'Cosine_nb%s' % nbBasket, evalCosine.perf)
CosinePerf = dict()
for performance in evalCosine.testNames:
CosinePerf[performance] = evalCosine.meanPerf[[
i for i, j in enumerate(evalCosine.testNames) if j == performance
]][0]
print 'Writing Baskets to file'
file = open(resultFolder + 'CosinePerf_nb%s_nr%s.txt' % (nbBasket, nbReco),
'w')
pickle.dump(CosinePerf, file)
file.close()
print 'Cosine Execution time:', CosineTime
print 'Performances :'
print evalCosine.testNames
print evalCosine.computePerf()
evalCosine.savePerf(resultFolder + 'Cosine_nb%s.txt' % nbBasket)
return evalCosine
#READ TEST DATASET PARAM
dataPaths = ['../data/TaFengDataSet/D02']
testData = preprocessor.readDataFile(dataPaths, delimiter, skiprows,
usecols, dt)
testBaskets = preprocessor.aggregateTransactionProcessing(testData)
preprocessor.saveBasketData(valBasketcvFNAME, testBaskets)
#OPTIMIZE SOP
mf = core.ModelFactoryReco()
jobs = list()
for alpha, teta in [(1, 1)]:
modelSOP = processing.SOPRecoModel(UI, alpha, teta)
if nbBasket == -1:
evalSOP = processing.Evaluation(modelSOP, testBaskets, nbReco)
else:
evalSOP = processing.Evaluation(modelSOP, testBaskets[:nbBasket],
nbReco)
jobs.append(mf.add(modelSOP, evalSOP))
mf.start()
#Check result
results = list()
for job in jobs:
results.append(mf.get(job))
#Get best params
perfTester = processing.Evaluation()
SOPPerf = dict()
def SOP(alpha, teta, nbBasket, nbReco):
data = load()
#data = loadPyPred()
#data = cvTaFengProcessing()
###############################################################
# CREATE MODELS
###############################################################
print 'Create the model based on the training set'
modelSOP = processing.SOPRecoModel(data.getUserItemMatrix(), alpha, teta)
modelSOP.train()
###############################################################
# SET RECOMMENDATION
###############################################################
if nbBasket == -1:
evalSOP = processing.Evaluation(modelSOP, data.getBasketItemList(),
nbReco)
else:
evalSOP = processing.Evaluation(modelSOP,
data.getBasketItemList()[:nbBasket],
nbReco)
###############################################################
# LAUNCH RECOMMENDATION + SAVE RESULTS
###############################################################
t = time.time()
evalSOP.newEval()
SOPTime = time.time() - t
# session = getSession()
# model = Model('SOP')
# model.parameters.append(ModelParameters(getParameter('alpha'), alpha))
# model.parameters.append(ModelParameters(getParameter('teta'), teta))
# model.parameters.append(ModelParameters(getParameter('nbBasket'), nbBasket))
# model.parameters.append(ModelParameters(getParameter('nbReco'), nbReco))
# mmwrite(resultFolder+'SOPPerf_a%s_t%s_nb%s_nr%s'%(alpha,teta,nbBasket,nbReco),evalSOP.perf)
print 'SOP Execution time:', SOPTime
print 'Performances : '
print evalSOP.testNames
print evalSOP.computePerf()
# res = Result()
# res.model = model
# for i in range(len(evalSOP.testNames)):
# perf = getPerformanceLabel(evalSOP.testNames[i])
# session.add(perf)
# res.performances.append(ResultPerf(perf, evalSOP.meanPerf[i]))
# session.add(res)
# session.commit()
# closeSession(session)
SOPPerf = dict()
for performance in evalSOP.testNames:
SOPPerf[(performance, modelSOP.alpha,
modelSOP.teta)] = evalSOP.meanPerf[[
i for i, j in enumerate(evalSOP.testNames)
if j == performance
]][0]
print 'Writing Baskets to file'
file = open(
resultFolder + 'SOPPerf_a%s_t%s_nb%s_nr%s.txt' %
(alpha, teta, nbBasket, nbReco), 'w')
pickle.dump(SOPPerf, file)
file.close()
#evalSOP.savePerf(resultFolder+'SOPPerf_a%s_t%s_nb%s_nr%s.txt'%(alpha,teta,nbBasket,nbReco))
return evalSOP
valTransDataCV = trainTransData[len(trainTransData) * 3 / 4:]
UIcv = preprocessor.aggregateUserProcessing(trainTransDataCV)
preprocessor.saveTrainData('UIcv', UIcv)
valBaskets = preprocessor.aggregateTransactionProcessing(
valTransDataCV)
preprocessor.saveBasketData('valBaskets.txt', valBaskets)
return preprocessor
data = cvTaFengProcessing()
modelRWWR = processing.RandomWalkWithRestartRecoModel(UIcv, alpha, sim)
if nbBasket == -1:
eval = processing.Evaluation(modelRWWR, valBaskets, nbReco)
else:
eval = processing.Evaluation(modelRWWR, valBaskets[:nbBasket], nbReco)
#Get best params
perfTester = processing.Evaluation()
Perf = dict()
for job in results:
for performance in perfTester.testNames:
Perf[('RWWR', performance, job.model.alpha,
job.model.sim)] = job.evaluator.meanPerf[[
i for i, j in enumerate(perfTester.testNames)
if j == performance
]][0]
print 'Writing Baskets to file'
