PythonでTF-IDFによる文書推薦

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from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.preprocessing import Normalizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

import MeCab
import re

from collections import OrderedDict, defaultdict

def mecabAnalyzer(doc, to_stem=True):
    p = re.compile(r'<.*?>')
    tagger = MeCab.Tagger('mecabrc')
    mecab_result = tagger.parse(p.sub("",doc))
    # mecab_result = tagger.parse(doc)
    info_of_words = mecab_result.split('\n')
    words = []
    for info in info_of_words:
        # macabで分けると、文の最後に’’が、その手前に'EOS'が来る
        if info == 'EOS' or info == '':
            break
            # info => 'な\t助詞,終助詞,*,*,*,*,な,ナ,ナ'
        info_elems = info.split(',')
        # 6番目に、無活用系の単語が入る。もし6番目が'*'だったら0番目を入れる
        if info_elems[6] == '*':
            # info_elems[0] => 'ヴァンロッサム\t名詞'
            words.append(info_elems[0][:-3])
            continue
        if to_stem:
            # 語幹に変換
            words.append(info_elems[6])
            continue
        # 語をそのまま
        words.append(info_elems[0][:-3])
    return words

def tf(doc):
    vectorizer = CountVectorizer(analyzer=mecabAnalyzer,token_pattern=u'(?u)\\b\\w+\\b')
    features = vectorizer.fit_transform(doc)
    terms = vectorizer.get_feature_names()
    return features, terms

def tfidf(docs):
    vectorizer = TfidfVectorizer(analyzer=mecabAnalyzer ,min_df=1, max_df=50, token_pattern=u'(?u)\\b\\w+\\b')
    features = vectorizer.fit_transform(docs)
    terms = vectorizer.get_feature_names()
    return features, terms

if __name__ == '__main__':
    docs = []
    file = open('contents.txt', 'r')
    lines = file.readlines()
    for line in lines:
        docs.append(re.sub(r"[0-9].+?|\/|\"|\(|\)","",line))

    features, terms = tfidf(docs)
    tfidf_mtx = features.toarray()

    target = 155
    cos_table = defaultdict(int)
    for i, tfidf in enumerate(tfidf_mtx):
        if i == target:
            continue
        cos = cosine_similarity(tfidf_mtx[target], tfidf)
        cos_table[i] = cos

    top_cos = sorted(cos_table.items(), key=lambda t:t[1], reverse=True)
    top_cos = filter(lambda t:t[1] > 0.05, top_cos)

    print("target:" + docs[target][0:100])
    for key, value in top_cos:
        print(key, value, docs[key][0:100])

結果

target:---  title: "[SQL実践入門]結合のアルゴリズム Nested Loops, Hash, Sort Merge" date: 2015-06-01T00:48:00+09:00 comm
115 [[ 0.55160702]] ---  title: "[SQL実践入門]内部結合と外部結合のイメージ" date: 2015-06-10T07:58:00+09:00 comments: true category: ['Tec
52 [[ 0.30073406]] --- title: 索引設計についてのまとめ date: 2013-10-02T21:45:00+09:00 category: ['Tech'] tags: ['索引設計','DB'] publi
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105 [[ 0.25046155]] ---  title: "AnsibleでさくらVPSの初期設定" date: 2015-03-02T07:31:00+09:00 comments: true category: ['Tech']
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136 [[ 0.31483654]] --- title: "「「納品」をなくせばうまくいく」を読んで生存戦略を考える" date: 2015-10-25T14:25:07+09:00 comments: true category: [
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target:--- title: "Electronでデスクトップアプリ作成" date: 2016-01-25T07:15:22+09:00 comments: true category: ['Tech']
155 [[ 0.55232748]] --- title: "ElectronでAmazonアフィリエイトリンクビルダーを作った" date: 2016-02-20T17:51:18+09:00 comments: true catego
157 [[ 0.34286418]] --- title: "Electron + Mithril.jsでFlickrアプリを作成する" date: 2016-02-28T22:13:24+09:00 comments: true cat
target:--- title: "D3.jsで東京の地価データを可視化する" date: 2016-02-07T19:42:50+09:00 comments: true category: ['Tech']
150 [[ 0.17437764]] --- title: "D3.jsチュートリアル" date: 2016-02-06T12:46:18+09:00 comments: true category: ['Tech'] tags: ['
147 [[ 0.16424267]] --- title: "Electronでデスクトップアプリ作成" date: 2016-01-25T07:15:22+09:00 comments: true category: ['Tech']
157 [[ 0.13608335]] --- title: "Electron + Mithril.jsでFlickrアプリを作成する" date: 2016-02-28T22:13:24+09:00 comments: true cat
155 [[ 0.12556532]] --- title: "ElectronでAmazonアフィリエイトリンクビルダーを作った" date: 2016-02-20T17:51:18+09:00 comments: true catego

うーん

この当たりは、見当違いなものが推薦されてしまっている。 Amazonリンクのせいかと思い、htmlタグを除去し、数字だけのもの(/[0-9].+?/)を覗いたところ、意図した結果となった。

target:---  title: "初めてのテント泊ライブ。初めてのRISING SUN ROCK FESTIVAL 2015(ライジングサン)" date: "2015-08-17T08:12:12+09:0
89 [[ 0.43161444]] ---  title: "万年筆LAMY safariのインク洗浄・交換" date: 2014-11-16T23:59:00+09:00 comments: true category: ['Sta
50 [[ 0.41216943]] ---  title: ビジュアル ロジカル・シンキング date: 2013-07-10T00:11:00+09:00 category: ['Art'] tags:  published: tru
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