使用FastText模型为机器学习书籍推荐最佳阅读路径

介绍

在这篇文章中，我将介绍如何使用 FastText 模型为机器学习书籍推荐最佳阅读路径。FastText是一种基于词向量的文本分类和表示学习的方法，它可以快速地在大规模的文本数据上训练和预测。FastText的优点是它可以捕捉到词汇中的子词信息，从而提高了对稀有词和语言变化的处理能力。

我将使用《机器学习》的章节和主题的 JSON 文件作为数据源，使用 gensim 库中的 FastText 类来构建和训练模型，然后定义一个函数来根据用户的输入问题推荐最相似的章节和主题作为阅读路径。最后，我将展示一个简单的交互式程序来测试我的推荐系统。

数据源

我使用的数据源是一个名为 books.json 的文件，它包含了《机器学习》的章节和主题，你可以点击此处 下载。

{
    " 线性模型 ": [
        " 线性回归 ",
        " 线性几率回归 ",
        " 线性判别分析 ",
        " 多分类学习 ",
        " 类别不平衡问题 "
    ],
    " 决策树 ": [
        " 决策树基本概念 ",
        " 决策树的构造 ",
        "ID3 算法 ",
        "C4.5 算法 ",
        "CART 算法 ",
        " 剪枝处理 ",
        " 连续值与缺失值处理 "
    ],
    ...
}

模型构建与训练

为了使用 FastText 模型，我首先需要导入 gensim 库中的 FastText 类，并且导入 json 库来读取数据文件：

import json
from gensim.models import FastText

然后，我使用 json 库中的 load 函数来读取 books.json 文件，并将其赋值给一个变量books：

with open("books.json", "r", encoding="utf-8") as file:
    books = json.load(file)

接下来，我需要将数据转换成一个适合训练模型的格式。由于 FastText 模型需要接收一个由句子组成的列表作为输入，而我的数据是由章节和主题组成的字典，所以我需要将字典中的所有主题提取出来，形成一个列表。我可以使用列表推导式来实现这一步：

texts = [topics for _, topics in books.items()]

这样，我就得到了一个由主题组成的列表texts，它的长度是书籍所有的章节数之和。

现在，我可以使用 FastText 类来创建一个模型对象，并传入以下参数：

• sentences: 我刚刚创建的 texts 列表
• vector_size: 我想要生成的词向量的维度，这里我选择100
• window: 我想要考虑的词语之间的最大距离，这里我选择5
• min_count: 我想要忽略掉出现次数小于这个值的词语，这里我选择1
• workers: 我想要用多少个线程来训练模型，这里我选择4

model = FastText(sentences=texts, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

创建模型对象后，我还需要调用 train 方法来训练模型，并传入以下参数：

• sentences: 我刚刚创建的 texts 列表
• total_examples: 我的数据中有多少个句子，这里我可以使用 len 函数来计算 texts 列表的长度
• epochs: 我想要训练模型的轮数，这里我选择100

model.train(texts, total_examples=len(texts), epochs=100)

训练完成后，我就可以使用 model 对象来进行词向量的查询和相似度的计算了。

推荐函数

为了根据用户的输入问题推荐最佳的阅读路径，我需要定义一个函数，命名为recommend_path，并接收一个参数query，表示用户的问题。函数的主要逻辑如下：

• 首先，我需要使用 model 对象中的 wv 属性来获取 query 对应的词向量，并将其赋值给一个变量query_vector。
• 然后，我需要初始化三个变量，分别表示最大的相似度值 max_similarity，最相似的主题most_similar_topic，和最相似的章节most_similar_chapter。我将max_similarity 初始化为 -1，表示一个最小的相似度值。我将most_similar_topic 和most_similar_chapter初始化为None，表示一个空值。
• 接下来，我需要遍历 books 字典中的所有章节和主题，并计算每个主题与 query 的相似度。我可以使用 model 对象中的 wv 属性中的 similarity 方法来计算两个词语之间的余弦相似度，并传入两个词语作为参数。
• 如果某个主题与 query 的相似度大于 max_similarity，那么我就更新max_similarity 为这个相似度值，并且更新 most_similar_topic 为这个主题，更新 most_similar_chapter 为这个章节。这样，我就可以找到与 query 最相似的主题和章节。
• 最后，我需要将推荐的阅读路径返回给用户。我可以使用一个列表来存储阅读路径中的元素，并使用 join 方法来将它们用 -> 连接起来。阅读路径中的元素包括 " 机器学习 " 这个总主题，以及之前找到的最相似的章节和主题。

函数的代码如下：

def recommend_path(query):
    query_vector = model.wv[query]

    max_similarity = -1
    most_similar_topic = None
    most_similar_chapter = None

    for chapter, topics in books.items():
        for topic in topics:
            similarity = model.wv.similarity(query, topic)
            if similarity > max_similarity:
                max_similarity = similarity
                most_similar_topic = topic
                most_similar_chapter = chapter

    path = [" 机器学习 ", most_similar_chapter, most_similar_topic]
    return " -> ".join(path)

交互式程序

为了测试我的推荐系统，我可以编写一个简单的交互式程序，让用户输入他们感兴趣的问题，并输出推荐的阅读路径。程序的主要逻辑如下：

• 首先，我需要使用一个 while 循环来不断地接收用户的输入，并将其赋值给一个变量query。
• 然后，我需要判断 query 是否等于exit，如果是，则跳出循环，结束程序。如果不是，则继续执行下一步。
• 接下来，我需要调用 recommend_path 函数，并传入 query 作为参数，得到推荐的阅读路径，并将其打印出来。

程序的代码如下：

while True:
    query = input(" 请输入您的问题：")
    if query == "exit":
        break
    print(recommend_path(query))

结果展示

运行我的交互式程序后，我可以看到以下的输出：

请输入您的问题：什么是神经网络
机器学习 -> 集成学习 -> 结合策略
请输入您的问题：平衡问题
机器学习 -> 线性模型 -> 类别不平衡问题
请输入您的问题：exit

可以看到，我的推荐系统可以根据用户的问题，推荐最相关的章节和主题作为阅读路径，从而帮助用户更有效地学习机器学习的知识。

总结

在这篇文章中，我介绍了如何使用 FastText 模型为机器学习书籍推荐最佳阅读路径。我使用了 gensim 库中的 FastText 类来构建和训练模型，并定义了一个函数来根据用户的输入问题推荐最相似的章节和主题作为阅读路径。我还编写了一个简单的交互式程序来测试我的推荐系统。我希望这篇文章对您有所帮助，如果您有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。谢谢您的阅读！