Hybrid_Model_Personality_Diagnosis_Algorithm.ipynb

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 "cells": [
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   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
    "selection of test and training is done not using scikit learn method - used overwriting of pd.dataframe"
   ]
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       "<div>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>user_id</th>\n",
       "      <th>movie_id</th>\n",
       "      <th>rating</th>\n",
       "      <th>unix_timestamp</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>31</td>\n",
       "      <td>2.5</td>\n",
       "      <td>1260759144</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>1029</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>1260759179</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>1061</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>1260759182</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>1129</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "      <td>1260759185</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>1172</td>\n",
       "      <td>4.0</td>\n",
       "      <td>1260759205</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   user_id  movie_id  rating  unix_timestamp\n",
       "0        1        31     2.5      1260759144\n",
       "1        1      1029     3.0      1260759179\n",
       "2        1      1061     3.0      1260759182\n",
       "3        1      1129     2.0      1260759185\n",
       "4        1      1172     4.0      1260759205"
      ]
     },
     "execution_count": 166,
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import numpy as np\n",
    "from scipy.spatial.distance import cosine\n",
    "from scipy import sparse\n",
    "from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "\n",
    "r_cols = ['user_id','movie_id', 'rating','unix_timestamp']\n",
    "ratings=pd.read_csv('ratings.csv', sep=',', names=r_cols, encoding='latin-1',skiprows=1)\n",
    "ratings.head()\n"
   ]
  },
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   "source": [
    "#from sklearn.cross_validation import train_test_split\n",
    "#train, test = train_test_split(ratings, test_size=0.2) #splitting data into test and train\n",
    "#print train.shape,test.shape"
   ]
  },
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   "execution_count": 116,
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   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#train_df2 = train.pivot(index = 'user_id', columns ='movie_id', values = 'rating')\n",
    "#test_df2=test.pivot(index = 'user_id', columns ='movie_id', values = 'rating')\n",
    "#train_df2.shape\n",
    "#print sum(train_df2.count())\n",
    "#test_df.shape"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 117,
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   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "(671, 9066)\n",
      "100004\n",
      "20001\n"
     ]
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       "4.0"
      ]
     },
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     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "ratings_df = ratings.pivot(index = 'user_id', columns ='movie_id', values = 'rating')\n",
    "ratings_df.head()#67189066 matrix\n",
    "#print len(ratings_df)\n",
    "print ratings_df.shape\n",
    "train_df=ratings_df\n",
    "#test_df=ratings_df\n",
    "train_df.count()\n",
    "print sum(train_df.count())\n",
    "ratings_df.to_csv('ratings_df.csv')\n",
    "print sum(test_df.count())\n",
    "ratings_df.iloc[8,0]"
   ]
  },
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   },
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "len(pointer_list) 100004\n",
      "len(sample_20) 20001\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import random\n",
    "ix = [(row, col) for row in range(ratings_df.shape[0]) for col in range(ratings_df.shape[1])]\n",
    "pointer_list=[] #pointers_list - the list that contains all tuples of ratings in the ratings universe\n",
    "for row,col in ix:\n",
    "    if ratings_df.iat[row,col]>0:\n",
    "        pointer_list.append((row,col))\n",
    "print 'len(pointer_list)',len(pointer_list)\n",
    "sample_20=random.sample(pointer_list, int(round(.2*len(pointer_list))))#20% of sample overwritten with NaN\n",
    "print 'len(sample_20)',len(sample_20)"
   ]
  },
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   "execution_count": 119,
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   },
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "80003\n",
      "100004\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "sample_80=list(set(pointer_list)-set(sample_20))\n",
    "print len(sample_80)#rest of the 8-% sample from initial ratings set\n",
    "print sum(ratings_df.count())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(671, 9066) 80003\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for row, col in sample_20:\n",
    "    train_df.iat[row, col] = np.nan #train_df gets updated with 80% of the data\n",
    "print train_df.shape,sum(train_df.count()) "
   ]
  },
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    "train_df.to_csv('train.csv')"
   ]
  },
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "100004\n",
      "100004\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#test_df=ratings_df\n",
    "#print sum(test_df.count())\n",
    "ratings_df = ratings.pivot(index = 'user_id', columns ='movie_id', values = 'rating')\n",
    "test_df=ratings_df\n",
    "print sum(test_df.count())\n",
    "print sum(ratings_df.count())\n"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
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   },
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(671, 9066) 20001\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for row, col in sample_80:\n",
    "    test_df.iat[row, col] = np.nan\n",
    "print test_df.shape,sum(test_df.count())"
   ]
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    "test_df.to_csv('test.csv')"
   ]
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    {
     "name": "stdout",
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      "100004\n"
     ]
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    "ratings_df = ratings.pivot(index = 'user_id', columns ='movie_id', values = 'rating')\n",
    "print sum(ratings_df.count())"
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    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
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      "[[ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]\n",
      " [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]\n",
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      " ..., \n",
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      " [  4.  nan  nan ...,  nan  nan  nan]\n",
      " [  5.  nan  nan ...,  nan  nan  nan]]\n"
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    "ratings_matrix = ratings_df.as_matrix()#changing pandas df to numpy matrix form, this is a ratings user-item matrix.\n",
    "#print ratings_matrix.view(type=np.matrix)\n",
    "user_mean=np.nanmean(ratings_matrix, axis=1) #computing mean of each user - only for items the user has rated \n",
    "ratings_demeaned = ratings_matrix - user_mean.reshape(-1, 1)#matrix where mean is subtracted from ratings\n",
    "ratings_demeaned.view(type=np.matrix)\n",
    "#np.savetxt('ratings_matrix.csv', ratings_matrix, delimiter=',')\n",
    "print ratings_matrix"
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       "matrix([[ 0.        ,  0.        ,  0.        , ...,  0.        ,\n",
       "          0.        ,  0.        ],\n",
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       "          0.        ,  0.        ],\n",
       "        [ 0.        ,  0.        ,  0.        , ...,  0.        ,\n",
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       "        ..., \n",
       "        [ 0.        ,  0.        ,  0.        , ...,  0.        ,\n",
       "          0.        ,  0.        ],\n",
       "        [ 0.19354839,  0.        ,  0.        , ...,  0.        ,\n",
       "          0.        ,  0.        ],\n",
       "        [ 1.0826087 ,  0.        ,  0.        , ...,  0.        ,\n",
       "          0.        ,  0.        ]])"
      ]
     },
     "execution_count": 129,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#ratings_df2 = ratings.pivot(index = 'user_id', columns ='movie_id', values = 'rating').fillna(0)\n",
    "#filled NaN values with 0 for easy computing of simlilarity\n",
    "from numpy import *\n",
    "ratings_demeaned_wo_nan=ratings_demeaned\n",
    "where_are_NaNs = isnan(ratings_demeaned_wo_nan)\n",
    "ratings_demeaned_wo_nan[where_are_NaNs] = 0\n",
    "ratings_demeaned_wo_nan.view(type=np.matrix)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 130,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[[ 1.          0.          0.         ...,  0.04409492  0.         -0.01309632]\n",
      " [ 0.          1.         -0.00185183 ..., -0.04162816 -0.09023348\n",
      "   0.05625835]\n",
      " [ 0.         -0.00185183  1.         ...,  0.08929665 -0.00981509\n",
      "   0.06227638]\n",
      " ..., \n",
      " [ 0.04409492 -0.04162816  0.08929665 ...,  1.          0.02095823\n",
      "   0.0450968 ]\n",
      " [ 0.         -0.09023348 -0.00981509 ...,  0.02095823  1.          0.04243952]\n",
      " [-0.01309632  0.05625835  0.06227638 ...,  0.0450968   0.04243952  1.        ]] 671\n",
      "-----------\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from scipy import sparse\n",
    "from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity\n",
    "ratings_sparse = sparse.csr_matrix(ratings_demeaned_wo_nan)#sparse gives output of only those values which have numbers\n",
    "#other than 0's. this way we can compute cosine similarity between user-user.\n",
    "#print ratings_sparse\n",
    "similarities = cosine_similarity(ratings_sparse)#gives user-user similarity\n",
    "print similarities,len(similarities)\n",
    "print \"-----------\"\n",
    "#similarities2=cosine_similarity(ratings_sparse.transpose())#computes user-user similarity\n",
    "#print similarities2,len(similarities2)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 137,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "matrix([[  nan,   nan,   nan, ...,   nan,   nan,   nan],\n",
       "        [  nan,   nan,   nan, ...,   nan,   nan,   nan],\n",
       "        [  nan,   nan,   nan, ...,   nan,   nan,   nan],\n",
       "        ..., \n",
       "        [  nan,   nan,   nan, ...,   nan,   nan,   nan],\n",
       "        [ 0.16,   nan,   nan, ...,   nan,   nan,   nan],\n",
       "        [  nan,   nan,   nan, ...,   nan,   nan,   nan]])"
      ]
     },
     "execution_count": 137,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "train_matrix = train_df.as_matrix()\n",
    "test_matrix = test_df.as_matrix()\n",
    "#np.savetxt('train_matrix.csv', train_matrix, delimiter=',')\n",
    "#np.savetxt('test_matrix.csv', test_matrix, delimiter=',')\n",
    "\n",
    "user_train_mean=np.nanmean(train_matrix, axis=1) #computing mean of each user - only for items the user has rated \n",
    "train_demeaned = train_matrix - user_train_mean.reshape(-1, 1)#matrix where mean is subtracted from ratings\n",
    "train_demeaned.view(type=np.matrix)\n",
    "#pqr=pd.DataFrame(train_demeaned)\n",
    "#print sum(pqr.count())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 138,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "matrix([[ 0.  ,  0.  ,  0.  , ...,  0.  ,  0.  ,  0.  ],\n",
       "        [ 0.  ,  0.  ,  0.  , ...,  0.  ,  0.  ,  0.  ],\n",
       "        [ 0.  ,  0.  ,  0.  , ...,  0.  ,  0.  ,  0.  ],\n",
       "        ..., \n",
       "        [ 0.  ,  0.  ,  0.  , ...,  0.  ,  0.  ,  0.  ],\n",
       "        [ 0.16,  0.  ,  0.  , ...,  0.  ,  0.  ,  0.  ],\n",
       "        [ 0.  ,  0.  ,  0.  , ...,  0.  ,  0.  ,  0.  ]])"
      ]
     },
     "execution_count": 138,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "from numpy import *\n",
    "train_demeaned_wo_nan=train_demeaned\n",
    "where_are_NaNs = isnan(train_demeaned_wo_nan)\n",
    "train_demeaned_wo_nan[where_are_NaNs] = 0\n",
    "train_demeaned_wo_nan.view(type=np.matrix)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 139,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[[ 1.          0.          0.         ...,  0.          0.         -0.00961114]\n",
      " [ 0.          1.          0.02308947 ..., -0.00387965  0.00263414\n",
      "  -0.00424463]\n",
      " [ 0.          0.02308947  1.         ...,  0.10944645 -0.01375203\n",
      "  -0.00924508]\n",
      " ..., \n",
      " [ 0.         -0.00387965  0.10944645 ...,  1.          0.02656492\n",
      "   0.06203269]\n",
      " [ 0.          0.00263414 -0.01375203 ...,  0.02656492  1.          0.01018537]\n",
      " [-0.00961114 -0.00424463 -0.00924508 ...,  0.06203269  0.01018537  1.        ]] 671\n",
      "-----------\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from scipy import sparse\n",
    "from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity\n",
    "train_sparse = sparse.csr_matrix(train_demeaned_wo_nan)#sparse gives output of only those values which have numbers\n",
    "#other than 0's. this way we can compute cosine similarity between user-user.\n",
    "#print ratings_sparse\n",
    "similarities_train = cosine_similarity(train_sparse)#gives user-user similarity\n",
    "print similarities_train,len(similarities_train)\n",
    "print \"-----------\"\n",
    "#similarities2=cosine_similarity(ratings_sparse.transpose())#computes user-user similarity\n",
    "#print similarities2,len(similarities2)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 140,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[451,\n",
       " 265,\n",
       " 546,\n",
       " 14,\n",
       " 341,\n",
       " 529,\n",
       " 387,\n",
       " 508,\n",
       " 406,\n",
       " 29,\n",
       " 310,\n",
       " 85,\n",
       " 658,\n",
       " 18,\n",
       " 101,\n",
       " 513,\n",
       " 305,\n",
       " 382,\n",
       " 389]"
      ]
     },
     "execution_count": 140,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#print len(similarities[0]),similarities[0]\n",
    "#user_nn50_index=[]#top 50 nearest neighbouring users of active user\n",
    "#for i in range(len(similarities)):   #similarities[i] is array of similarity values of active user with all users\n",
    "#    a=sorted(range(len(similarities[i])), key=lambda j: similarities[i][j], reverse=True)[1:51]\n",
    "#    user_nn50_index.append(a)\n",
    "#print user_nn50_index\n",
    "\n",
    "def user_nn(i,j):  #i is the index of user and not user value i.e. if for user 550, 'i' is 549 in the matrix\n",
    "                   #j is the index of the item --- rating of item 'j' for user 'i' should exist and needs to be\n",
    "                    #into the return of user_nn\n",
    "    user_nn_index=[]#neareast neighbouring users of active user but <50 and similarity strictly positive (>0)\n",
    "    b=[]\n",
    "    c=[]\n",
    "    d=[]\n",
    "    for s in range(len(ratings_matrix)):#this loop filters out users who have rated item 'j'\n",
    "        if ratings_matrix[s][j]>0:\n",
    "            c.append(s)\n",
    "    #print 'c=',c\n",
    "    for p in range(len(similarities[i])):#this loop filters out user-user similarity > 0\n",
    "        if similarities[i][p]>0:\n",
    "            b.append(p)\n",
    "    #print 'b=',b\n",
    "    d=list(set(b).intersection(c))\n",
    "    #print 'Xn',len(d),d\n",
    "    #print b,[similarities[i][j] for j in b]\n",
    "    user_nn_index=sorted(d, key=lambda q: similarities[i][q], reverse=True)[1:51]\n",
    "    return user_nn_index\n",
    "    \n",
    "    #return len(user_nn_index),user_nn_index,[ratings_matrix[r][j] for r in user_nn_index]\n",
    "    #print user_nn_index, [similarities[i][j] for j in user_nn_index]\n",
    "    #if len(user_nn_index)>51:  #51 because user-user similarity for user itself is 1.. \n",
    "        #correlation of this 1 will be removed in future lines\n",
    "        #user_nn_index=user_nn_index[:51]\n",
    "        \n",
    "    #return user_nn_index[1:],[similarities[i][j] for j in user_nn_index[1:]]\n",
    "        #b=(range(len(similarities[i])), key=lambda j: j>0)\n",
    "#print (user_nn50_index)\n",
    "user_nn(26,13)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 141,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[0,\n",
       " 32,\n",
       " 98,\n",
       " 100,\n",
       " 132,\n",
       " 183,\n",
       " 232,\n",
       " 284,\n",
       " 321,\n",
       " 328,\n",
       " 331,\n",
       " 344,\n",
       " 406,\n",
       " 427,\n",
       " 444,\n",
       " 447,\n",
       " 472,\n",
       " 521,\n",
       " 523,\n",
       " 524,\n",
       " 527,\n",
       " 529,\n",
       " 622,\n",
       " 626,\n",
       " 644,\n",
       " 725,\n",
       " 733,\n",
       " 823,\n",
       " 888,\n",
       " 912,\n",
       " 916,\n",
       " 953,\n",
       " 955,\n",
       " 966,\n",
       " 1023,\n",
       " 1024,\n",
       " 1167,\n",
       " 1253,\n",
       " 1472,\n",
       " 1575,\n",
       " 1915,\n",
       " 2062,\n",
       " 2152,\n",
       " 3869,\n",
       " 4101,\n",
       " 4227,\n",
       " 4293,\n",
       " 4610,\n",
       " 5017,\n",
       " 5052,\n",
       " 5618,\n",
       " 6230]"
      ]
     },
     "execution_count": 141,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "def common_items(i,j):  #users with index i and j, function gives commonly rated items's index from user-item matrix\n",
    "    common_items_index=[]\n",
    "    for p in range(len(ratings_matrix[i])):\n",
    "        #print ratings_matrix[i][p],ratings_matrix[j][p]\n",
    "        if ratings_matrix[i][p]>0 and ratings_matrix[j][p]>0:\n",
    "            common_items_index.append(p)\n",
    "    return common_items_index\n",
    "common_items(19,293)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 142,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "3"
      ]
     },
     "execution_count": 142,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import math\n",
    "def pd_rating(a,j):   #a is index of the active user, j is the item for which rating needs to be predicted\n",
    "    user_nn_index=[]\n",
    "    master_common_items_index=[]\n",
    "    common_items_index=[]\n",
    "    sigma=2\n",
    "    prob=[]\n",
    "    h_value=range(1,6)\n",
    "    for h in range(1,6):\n",
    "        user_nn_index=user_nn(a,j)#this is a list of all nearest neighbouring users\n",
    "        #p=[]\n",
    "        #for x in user_nn_index:\n",
    "            #p=common_items(a,x)\n",
    "            #master_common_items_index.append(p)#list with common items b/w each pair of users\n",
    "        q=0#rating vector term\n",
    "        power=0\n",
    "        exponent=0\n",
    "        #print 'user_nn_index',user_nn_index\n",
    "        for r in user_nn_index:\n",
    "            common_items_index=common_items(a,r)\n",
    "            #print 'common_items_index',common_items_index\n",
    "            for x in common_items_index:\n",
    "                q+=(ratings_matrix[a][x]-ratings_matrix[r][x])**2\n",
    "                #print q,a,ratings_matrix[a][x],r,ratings_matrix[r][x]\n",
    "            power=(h-ratings_matrix[r][j])**2+q\n",
    "            #print ratings_matrix[r][j]\n",
    "            exponent+=math.exp(-power/2**(sigma**2))\n",
    "        #exponent=exponent/len(user_nn_index)\n",
    "        exponent=exponent\n",
    "        prob.append(exponent)\n",
    "        #print 'h=',h,prob\n",
    "    dict_pair=dict(zip(prob,h_value))\n",
    "    #print dict_pair\n",
    "    return dict_pair[max(prob)]\n",
    "\n",
    "pd_rating(19,5)\n",
    "        \n",
    "    \n",
    "    "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 143,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[181]"
      ]
     },
     "execution_count": 143,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "def user_train_nn(i,j):  #i is the index of user and not user value i.e. if for user 550, 'i' is 549 in the matrix\n",
    "                   #j is the index of the item --- rating of item 'j' for user 'i' should exist and needs to be\n",
    "                    #into the return of user_nn\n",
    "    user_train_nn_index=[]#neareast neighbouring users of active user but <50 and similarity strictly positive (>0)\n",
    "    b=[]\n",
    "    c=[]\n",
    "    d=[]\n",
    "    for s in range(len(train_matrix)):#this loop filters out users who have rated item 'j'\n",
    "        if train_matrix[s][j]>0:\n",
    "            c.append(s)\n",
    "    #print 'c=',c\n",
    "    for p in range(len(similarities_train[i])):#this loop filters out user-user similarity > 0\n",
    "        if similarities_train[i][p]>0:\n",
    "            b.append(p)\n",
    "    #print 'b=',b\n",
    "    d=list(set(b).intersection(c))\n",
    "    #print 'Xn',len(d),d\n",
    "    #print b,[similarities[i][j] for j in b]\n",
    "    user_train_nn_index=sorted(d, key=lambda q: similarities_train[i][q], reverse=True)[1:51]\n",
    "    return user_train_nn_index\n",
    "user_train_nn(19,7)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 144,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def common_train_items(i,j):  #users with index i and j, function gives commonly rated items's index from user-item matrix\n",
    "    common_train_items_index=[]\n",
    "    for p in range(len(train_matrix[i])):\n",
    "        #print ratings_matrix[i][p],ratings_matrix[j][p]\n",
    "        if train_matrix[i][p]>0 and train_matrix[j][p]>0:\n",
    "            common_train_items_index.append(p)\n",
    "    return common_train_items_index\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 164,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "5.0"
      ]
     },
     "execution_count": 164,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import math\n",
    "def pd_train_rating(a,j):   #a is index of the active user, j is the item for which rating needs to be predicted\n",
    "    user_train_nn_index=[]\n",
    "    master_train_common_items_index=[]\n",
    "    common_train_items_index=[]\n",
    "    sigma=2\n",
    "    prob=[]\n",
    "    values=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0,3.5,4.0,4.5,5.0]\n",
    "    h_value=values\n",
    "    for h in values:\n",
    "        user_train_nn_index=user_train_nn(a,j)#this is a list of all nearest neighbouring users\n",
    "        #p=[]\n",
    "        #for x in user_nn_index:\n",
    "            #p=common_items(a,x)\n",
    "            #master_common_items_index.append(p)#list with common items b/w each pair of users\n",
    "        q=0#rating vector term\n",
    "        power=0\n",
    "        exponent=0\n",
    "        #print 'user_train_nn_index',user_train_nn_index\n",
    "        for r in user_train_nn_index:\n",
    "            common_train_items_index=common_train_items(a,r)\n",
    "            #print 'common_items_index',common_items_index\n",
    "            for x in common_train_items_index:\n",
    "                q+=(train_matrix[a][x]-train_matrix[r][x])**2\n",
    "                #print q,a,ratings_matrix[a][x],r,ratings_matrix[r][x]\n",
    "            power=(h-train_matrix[r][j])**2+q\n",
    "            #print ratings_matrix[r][j]\n",
    "            exponent+=math.exp(-power/2**(sigma**2))\n",
    "        #exponent=exponent/len(user_train_nn_index)\n",
    "        exponent=exponent\n",
    "        prob.append(exponent)\n",
    "        #print 'h=',h,prob\n",
    "    dict_pair=dict(zip(prob,h_value))\n",
    "    #print dict_pair\n",
    "    return dict_pair[max(prob)]\n",
    "\n",
    "pd_train_rating(19,7)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 150,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "5000 5000 5000 5001\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "i=0\n",
    "sample_5k_1=[]\n",
    "sample_5k_2=[]\n",
    "sample_5k_3=[]\n",
    "sample_5k_4=[]\n",
    "for row,col in sample_20:\n",
    "    i+=1\n",
    "    if i<=5000:\n",
    "        sample_5k_1.append((row,col))\n",
    "    elif 5001<=i<=10000:\n",
    "        sample_5k_2.append((row,col))\n",
    "    elif 10001<=i<=15000:\n",
    "        sample_5k_3.append((row,col))\n",
    "    else:\n",
    "        sample_5k_4.append((row,col))\n",
    "print len(sample_5k_1),len(sample_5k_2),len(sample_5k_3),len(sample_5k_4)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 151,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "1\n",
      "2\n",
      "3\n",
      "4\n",
      "5\n",
      "6\n",
      "7\n",
      "8\n",
      "9\n",
      "10\n",
      "11\n",
      "12\n",
      "13\n",
      "14\n",
      "15\n",
      "16\n",
      "17\n",
      "18\n",
      "19\n",
      "20\n",
      "21\n",
      "22\n",
      "23\n",
      "24\n",
      "25\n",
      "26\n",
      "27\n",
      "28\n",
      "29\n",
      "30\n",
      "31\n",
      "32\n",
      "33\n",
      "34\n",
      "35\n",
      "36\n",
      "37\n",
      "38\n",
      "39\n",
      "40\n",
      "41\n",
      "42\n",
      "43\n",
      "44\n",
      "45\n",
      "46\n",
      "47\n",
      "48\n",
      "49\n",
      "50\n",
      "51\n",
      "52\n",
      "53\n",
      "54\n",
      "55\n",
      "56\n",
      "57\n",
      "58\n",
      "59\n",
      "60\n",
      "61\n",
      "62\n",
      "63\n",
      "64\n",
      "65\n",
      "66\n",
      "67\n",
      "68\n",
      "69\n",
      "70\n",
      "71\n",
      "72\n",
      "73\n",
      "74\n",
      "75\n",
      "76\n",
      "77\n",
      "78\n",
      "79\n",
      "80\n",
      "81\n",
      "82\n",
      "83\n",
      "84\n",
      "85\n",
      "86\n",
      "87\n",
      "88\n",
      "89\n",
      "90\n",
      "91\n",
      "92\n",
      "93\n",
      "94\n",
      "95\n",
      "96\n",
      "97\n",
      "98\n",
      "99\n",
      "100\n",
      "101\n",
      "102\n",
      "103\n",
      "104\n",
      "105\n",
      "106\n",
      "107\n",
      "108\n",
      "109\n",
      "110\n",
      "111\n",
      "112\n",
      "113\n",
      "114\n",
      "115\n",
      "116\n",
      "117\n",
      "118\n",
      "119\n",
      "120\n",
      "121\n",
      "122\n",
      "123\n",
      "124\n",
      "125\n",
      "126\n",
      "127\n",
      "128\n",
      "129\n",
      "130\n",
      "131\n",
      "132\n",
      "133\n",
      "134\n",
      "135\n",
      "136\n",
      "137\n",
      "138\n",
      "139\n",
      "140\n",
      "141\n",
      "142\n",
      "143\n",
      "144\n",
      "145\n",
      "146\n",
      "147\n",
      "148\n",
      "149\n",
      "150\n",
      "151\n",
      "152\n",
      "153\n",
      "154\n",
      "155\n",
      "156\n",
      "157\n",
      "158\n",
      "159\n",
      "160\n",
      "161\n",
      "162\n",
      "163\n",
      "164\n",
      "165\n",
      "166\n",
      "167\n",
      "168\n",
      "169\n",
      "170\n",
      "171\n",
      "172\n",
      "173\n",
      "174\n",
      "175\n",
      "176\n",
      "177\n",
      "178\n",
      "179\n",
      "180\n",
      "181\n",
      "182\n",
      "183\n",
      "184\n",
      "185\n",
      "186\n",
      "187\n",
      "188\n",
      "189\n",
      "190\n",
      "191\n",
      "192\n",
      "193\n",
      "194\n",
      "195\n",
      "196\n",
      "197\n",
      "198\n",
      "199\n",
      "200\n",
      "201\n",
      "202\n",
      "203\n",
      "204\n",
      "205\n",
      "206\n",
      "207\n",
      "208\n",
      "209\n",
      "210\n",
      "211\n",
      "212\n",
      "213\n",
      "214\n",
      "215\n",
      "216\n",
      "217\n",
      "218\n",
      "219\n",
      "220\n",
      "221\n",
      "222\n",
      "223\n",
      "224\n",
      "225\n",
      "226\n",
      "227\n",
      "228\n",
      "229\n",
      "230\n",
      "231\n",
      "232\n",
      "233\n",
      "234\n",
      "235\n",
      "236\n",
      "237\n",
      "238\n",
      "239\n",
      "240\n",
      "241\n",
      "242\n",
      "243\n",
      "244\n",
      "245\n",
      "246\n",
      "247\n",
      "248\n",
      "249\n",
      "250\n",
      "251\n",
      "252\n",
      "253\n",
      "254\n",
      "255\n",
      "256\n",
      "257\n",
      "258\n",
      "259\n",
      "260\n",
      "261\n",
      "262\n",
      "263\n",
      "264\n",
      "265\n",
      "266\n",
      "267\n",
      "268\n",
      "269\n",
      "270\n",
      "271\n",
      "272\n",
      "273\n",
      "274\n",
      "275\n",
      "276\n",
      "277\n",
      "278\n",
      "279\n",
      "280\n",
      "281\n",
      "282\n",
      "283\n",
      "284\n",
      "285\n",
      "286\n",
      "287\n",
      "288\n",
      "289\n",
      "290\n",
      "291\n",
      "292\n",
      "293\n",
      "294\n",
      "295\n",
      "296\n",
      "297\n",
      "298\n",
      "299\n",
      "300\n",
      "301\n",
      "302\n",
      "303\n",
      "304\n",
      "305\n",
      "306\n",
      "307\n",
      "308\n",
      "309\n",
      "310\n",
      "311\n",
      "312\n",
      "313\n",
      "314\n",
      "315\n",
      "316\n",
      "317\n",
      "318\n",
      "319\n",
      "320\n",
      "321\n",
      "322\n",
      "323\n",
      "324\n",
      "325\n",
      "326\n",
      "327\n",
      "328\n",
      "329\n",
      "330\n",
      "331\n",
      "332\n",
      "333\n",
      "334\n",
      "335\n",
      "336\n",
      "337\n",
      "338\n",
      "339\n",
      "340\n",
      "341\n",
      "342\n",
      "343\n",
      "344\n",
      "345\n",
      "346\n",
      "347\n",
      "348\n",
      "349\n",
      "350\n",
      "351\n",
      "352\n",
      "353\n",
      "354\n",
      "355\n",
      "356\n",
      "357\n",
      "358\n",
      "359\n",
      "360\n",
      "361\n",
      "362\n",
      "363\n",
      "364\n",
      "365\n",
      "366\n",
      "367\n",
      "368\n",
      "369\n",
      "370\n",
      "371\n",
      "372\n",
      "373\n",
      "374\n",
      "375\n",
      "376\n",
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2.5, 3.0]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "predicted_rating=[]\n",
    "m=[]\n",
    "i=0\n",
    "for row, col in sample_5k_1:\n",
    "    m=pd_train_rating(row, col)\n",
    "    i+=1\n",
    "    print i\n",
    "    if m>0:\n",
    "        predicted_rating.append(m)\n",
    "    else:\n",
    "        predicted_rating.append(None)\n",
    "actual_rating=[]\n",
    "n=[]\n",
    "for row, col in sample_5k_1:\n",
    "    n=ratings_df.iloc[row,col]\n",
    "    actual_rating.append(n)\n",
    "print predicted_rating\n",
    "print actual_rating"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 152,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "5000 5000\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print len(predicted_rating),len(actual_rating)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 160,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "predicted_rating1=predicted_rating\n",
    "actual_rating1=actual_rating"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 155,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "1.29622528906\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n",
    "from math import sqrt\n",
    "\n",
    "rmse = sqrt(mean_squared_error(actual_rating, predicted_rating))\n",
    "print rmse"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 156,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "1\n",
      "2\n",
      "3\n",
      "4\n",
      "5\n",
      "6\n",
      "7\n",
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      "10\n",
      "11\n",
      "12\n",
      "13\n",
      "14\n",
      "15\n",
      "16\n",
      "17\n",
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      "19\n",
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      "30\n",
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      "32\n",
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      "34\n",
      "35\n",
      "36\n",
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      "38\n",
      "39\n",
      "40\n",
      "41\n",
      "42\n",
      "43\n",
      "44\n",
      "45\n",
      "46\n",
      "47\n",
      "48\n",
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      "56\n",
      "57\n",
      "58\n",
      "59\n",
      "60\n",
      "61\n",
      "62\n",
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      "64\n",
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      "66\n",
      "67\n",
      "68\n",
      "69\n",
      "70\n",
      "71\n",
      "72\n",
      "73\n",
      "74\n",
      "75\n",
      "76\n",
      "77\n",
      "78\n",
      "79\n",
      "80\n",
      "81\n",
      "82\n",
      "83\n",
      "84\n",
      "85\n",
      "86\n",
      "87\n",
      "88\n",
      "89\n",
      "90\n",
      "91\n",
      "92\n",
      "93\n",
      "94\n",
      "95\n",
      "96\n",
      "97\n",
      "98\n",
      "99\n",
      "100\n",
      "101\n",
      "102\n",
      "103\n",
      "104\n",
      "105\n",
      "106\n",
      "107\n",
      "108\n",
      "109\n",
      "110\n",
      "111\n",
      "112\n",
      "113\n",
      "114\n",
      "115\n",
      "116\n",
      "117\n",
      "118\n",
      "119\n",
      "120\n",
      "121\n",
      "122\n",
      "123\n",
      "124\n",
      "125\n",
      "126\n",
      "127\n",
      "128\n",
      "129\n",
      "130\n",
      "131\n",
      "132\n",
      "133\n",
      "134\n",
      "135\n",
      "136\n",
      "137\n",
      "138\n",
      "139\n",
      "140\n",
      "141\n",
      "142\n",
      "143\n",
      "144\n",
      "145\n",
      "146\n",
      "147\n",
      "148\n",
      "149\n",
      "150\n",
      "151\n",
      "152\n",
      "153\n",
      "154\n",
      "155\n",
      "156\n",
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      "159\n",
      "160\n",
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      "162\n",
      "163\n",
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      "4995\n",
      "4996\n",
      "4997\n",
      "4998\n",
      "4999\n",
      "5000\n",
      "5001\n",
      "5001 5001\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "predicted_rating4=[]\n",
    "m=[]\n",
    "i=0\n",
    "for row, col in sample_5k_4:\n",
    "    m=pd_train_rating(row, col)\n",
    "    i+=1\n",
    "    print i\n",
    "    if m>0:\n",
    "        predicted_rating4.append(m)\n",
    "    else:\n",
    "        predicted_rating4.append(None)\n",
    "actual_rating4=[]\n",
    "n=[]\n",
    "for row, col in sample_5k_4:\n",
    "    n=ratings_df.iloc[row,col]\n",
    "    actual_rating4.append(n)\n",
    "print len(predicted_rating4),len(actual_rating4)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 161,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "20001 20001\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "predicted_rating=predicted_rating1+predicted_rating2+predicted_rating3+predicted_rating4\n",
    "actual_rating=actual_rating1+actual_rating2+actual_rating3+actual_rating4\n",
    "print len(predicted_rating),len(actual_rating)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 162,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "1.29279887591\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n",
    "from math import sqrt\n",
    "\n",
    "rmse = sqrt(mean_squared_error(actual_rating, predicted_rating))\n",
    "print rmse"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 2",
   "language": "python",
   "name": "python2"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.11"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}