深度之眼-人工智能Paper年度会员(推荐系统方向)
核心代码，注释必读
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推荐系统是电商行业的重要技术，可以提高用户满意度和购买转化率。在这篇教程中，我们将介绍如何使用Python实现一个基于协同过滤算法的电商推荐系统。
步骤1：收集数据
首先，我们需要收集一些电商数据来训练我们的推荐系统。你可以使用公共开放数据集或者自己爬虫得到数据集。
假设我们已经收集了一个电商网站的商品评价数据，并以CSV文件的形式存储了下来。该数据集包含以下字段：
- 用户ID
- 商品ID
- 评分（1到5的整数）
步骤2：加载数据集
接下来，我们将通过Pandas库将数据集读入到Python环境中。假设我们将数据集保存为“ratings.csv”文件。
pythonCopy code
import pandas as pd
# 加载数据集
data = pd.read_csv('ratings.csv')
# 查看前五行数据
print(data.head())
步骤3：拆分数据集
我们将把数据集分成训练集和测试集。我们将80%的数据用作训练集，20%的数据用作测试集。
pythonCopy code
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)
步骤4：构建用户-商品评分矩阵
我们需要将数据集转换为一个用户-商品评分矩阵。在这个矩阵中，每一行对应一个用户，每一列对应一件商品，每个元素表示用户对该商品的评分。
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import numpy as np
# 构建用户-商品评分矩阵
num_users = data['user_id'].nunique()
num_items = data['item_id'].nunique()
ratings_matrix = np.zeros((num_users, num_items))
for row in train_data.itertuples():
ratings_matrix[row[1]-1, row[2]-1] = row[3]
步骤5：计算相似度矩阵
接下来，我们将计算用户之间和商品之间的相似度矩阵。这里我们使用余弦相似度作为相似度计算公式。首先，我们计算用户之间的相似度矩阵。
pythonCopy code
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 计算用户之间的相似度矩阵
user_similarity = cosine_similarity(ratings_matrix)
然后，我们计算商品之间的相似度矩阵。
pythonCopy code
# 计算商品之间的相似度矩阵
item_similarity = cosine_similarity(ratings_matrix.T)
步骤6：预测评分
现在，我们可以使用协同过滤算法预测用户对未评价商品的评分。对于每个用户和商品对，我们将计算与该用户相似的其他用户已经给该商品评分的加权平均值。这里我们设定邻居数量为10。
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# 预测评分
def predict(ratings, similarity, type='user'):
if type == 'user':
mean_user_rating = ratings.mean(axis=1)
ratings_diff = (ratings - mean_user_rating[:, np.newaxis])
pred = mean_user_rating[:, np.newaxis] + similarity.dot(ratings_diff) / np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)]).T
elif type == 'item':
pred = ratings.dot(similarity) / np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)])
return pred
# 基于用户相似度预测评分
user_prediction = predict(ratings_matrix, user_similarity, type='user')
# 基于商品相似度预测评分
item_prediction = predict(ratings_matrix, item_similarity, type='item')
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