协同过滤算法商品推荐
时间: 2025-01-10 16:45:02 浏览: 47
### 使用协同过滤算法进行商品推荐
#### 实现方法
协同过滤是一种广泛应用于个性化推荐系统的机器学习技术。该算法主要分为两种类型:基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
在基于用户的协同过滤中,系统会寻找具有相似购买行为或评分模式的用户群体,并据此向目标用户提供其他成员喜欢的商品建议[^1]。具体来说:
- **数据收集**:获取用户对不同商品的历史评价记录。
- **构建用户-项目矩阵**:创建一个二维表格,其中每一行代表一位用户,每一列对应一件商品,单元格内存储着相应的评分值。
- **计算用户间相似度**:通过余弦距离、皮尔逊相关系数等指标衡量任意两位顾客之间的偏好一致性程度。
- **预测未知评分**:对于尚未被某位消费者评估过的特定产品,利用其最邻近邻居们的打分情况来推测可能的兴趣水平。
- **生成推荐列表**:按照预期得分高低顺序排列候选集并呈现给最终使用者查看。
而在基于项目的版本里,则更侧重于考察各个货品之间存在的关联关系而非个体间的异同之处;它试图识别那些经常一起出现在相同购物篮里的配对组合,从而当遇到新访客浏览某一类别下的任一单品时能够迅速定位到其它潜在感兴趣的关联选项加以展示推广。
```python
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 构建简单的用户-商品交互表
data = {'User': ['A', 'B', 'C'],
'Item_1': [5, 3, None],
'Item_2': [None, 4, 2],
'Item_3': [1, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data).set_index('User')
def user_based_recommendation(df):
# 计算用户之间的相似度
sim_matrix = cosine_similarity(df.fillna(0))
# 预测缺失值(即未评分项)
predictions = df.copy()
for i in range(len(predictions)):
for j in range(len(predictions.columns)):
if pd.isnull(predictions.iloc[i,j]):
weighted_sum = sum([sim_matrix[i][k]*df.iloc[k,j] for k in range(len(sim_matrix))])
prediction_score = weighted_sum / (sum(abs(sim_matrix[i])) - abs(sim_matrix[i][i]))
predictions.iloc[i,j] = max(min(prediction_score, 5), 1)
return predictions
predicted_scores = user_based_recommendation(df)
print(predicted_scores)
```
此段代码展示了如何运用Python中的`pandas`库读取并处理结构化的客户反馈资料,以及借助SciKit-Learn工具包内的函数快速求解两两实体间的夹角余弦值作为量化亲疏远近的标准之一,在此基础上完成初步的预估工作以便后续形成个性化的导购清单。
#### 案例研究
以电商平台为例,采用Spring Boot框架配合Hadoop生态系统组件搭建起一套完整的在线零售服务平台,不仅实现了常规业务流程管理还包括了智能化选品指引模块。后者正是依托上述提到的协同过滤机制,通过对海量交易流水日志深入挖掘提炼有用特征信息进而训练模型参数达到精准营销目的[^2]。
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