淘宝API智能选品引擎开发：基于商品数据的AI推荐模型实战

一个专注api接口开发的小白
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以下是开发一个基于淘宝 API 的智能选品引擎，构建基于商品数据的 AI 推荐模型的详细步骤和示例代码：

1. 数据获取

首先要从淘宝 API 获取商品数据。你需要在淘宝平台注册账号，申请 API 权限，获取必要的 App Key 和 App Secret。下面是使用 Python 调用淘宝 API 获取商品数据的示例代码：

import requests
import hashlib
import time
import json

# 淘宝开放平台的配置信息
app_key = 'your_app_key'
app_secret = 'your_app_secret'
api_url = 'https://eco.taobao.com/router/rest'

def generate_sign(params):
    """
    生成签名
    :param params: 请求参数
    :return: 签名
    """
    sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0])
    sign_str = app_secret
    for key, value in sorted_params:
        sign_str += f"{key}{value}"
    sign_str += app_secret
    sign = hashlib.md5(sign_str.encode('utf-8')).hexdigest().upper()
    return sign

def get_taobao_data(method, params):
    """
    调用淘宝 API 获取数据
    :param method: API 方法名
    :param params: 请求参数
    :return: 响应数据
    """
    params['app_key'] = app_key
    params['method'] = method
    params['timestamp'] = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
    params['format'] = 'json'
    params['v'] = '2.0'
    params['sign_method'] = 'md5'
    params['sign'] = generate_sign(params)

    response = requests.post(api_url, data=params)
    return response.json()

# 示例：获取商品搜索结果
method = 'taobao.item_search'
params = {
    'q': '手机',
    'page_no': 1,
    'page_size': 20
}
result = get_taobao_data(method, params)
print(result)

 

2. 数据预处理

获取到商品数据后，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等操作。以下是一个简单的数据预处理示例：

import pandas as pd

# 假设 result 是从淘宝 API 获取到的商品数据
data = result.get('items', {}).get('item', [])
df = pd.DataFrame(data)

# 数据清洗：去除缺失值
df = df.dropna()

# 特征提取：选择需要的特征
selected_features = ['title', 'price', 'sales_volume']
df = df[selected_features]

 

3. 构建 AI 推荐模型

这里以简单的基于内容的推荐模型为例，使用商品的标题和价格等特征来计算商品之间的相似度。可以使用 TF-IDF 对商品标题进行特征提取，然后使用余弦相似度计算商品之间的相似度。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 对商品标题进行 TF-IDF 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
title_features = vectorizer.fit_transform(df['title'])

# 计算商品之间的余弦相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(title_features)

 

4. 实现推荐功能

根据商品之间的相似度矩阵，实现商品推荐功能。以下是一个简单的推荐函数示例：

def recommend_products(product_index, top_n=5):
    """
    根据商品索引推荐相似商品
    :param product_index: 商品索引
    :param top_n: 推荐的商品数量
    :return: 推荐的商品列表
    """
    similar_scores = list(enumerate(similarity_matrix[product_index]))
    similar_scores = sorted(similar_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    similar_scores = similar_scores[1:top_n + 1]
    similar_indices = [score[0] for score in similar_scores]
    return df.iloc[similar_indices]

# 示例：推荐与第一个商品相似的商品
recommended_products = recommend_products(0)
print(recommended_products)

 

完整代码整合

将上述代码整合到一个脚本中，形成完整的智能选品引擎：

import requests
import hashlib
import time
import json
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity


# 淘宝开放平台的配置信息
app_key = 'your_app_key'
app_secret = 'your_app_secret'
api_url = 'https://eco.taobao.com/router/rest'


def generate_sign(params):
    """
    生成签名
    :param params: 请求参数
    :return: 签名
    """
    sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0])
    sign_str = app_secret
    for key, value in sorted_params:
        sign_str += f"{key}{value}"
    sign_str += app_secret
    sign = hashlib.md5(sign_str.encode('utf-8')).hexdigest().upper()
    return sign


def get_taobao_data(method, params):
    """
    调用淘宝 API 获取数据
    :param method: API 方法名
    :param params: 请求参数
    :return: 响应数据
    """
    params['app_key'] = app_key
    params['method'] = method
    params['timestamp'] = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
    params['format'] = 'json'
    params['v'] = '2.0'
    params['sign_method'] = 'md5'
    params['sign'] = generate_sign(params)

    response = requests.post(api_url, data=params)
    return response.json()


def preprocess_data(result):
    """
    数据预处理
    :param result: 从淘宝 API 获取到的商品数据
    :return: 预处理后的数据
    """
    data = result.get('items', {}).get('item', [])
    df = pd.DataFrame(data)
    # 数据清洗：去除缺失值
    df = df.dropna()
    # 特征提取：选择需要的特征
    selected_features = ['title', 'price', 'sales_volume']
    df = df[selected_features]
    return df


def build_recommendation_model(df):
    """
    构建推荐模型
    :param df: 预处理后的数据
    :return: 相似度矩阵
    """
    # 对商品标题进行 TF-IDF 特征提取
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    title_features = vectorizer.fit_transform(df['title'])
    # 计算商品之间的余弦相似度
    similarity_matrix = cosine_similarity(title_features)
    return similarity_matrix


def recommend_products(product_index, similarity_matrix, df, top_n=5):
    """
    根据商品索引推荐相似商品
    :param product_index: 商品索引
    :param similarity_matrix: 相似度矩阵
    :param df: 预处理后的数据
    :param top_n: 推荐的商品数量
    :return: 推荐的商品列表
    """
    similar_scores = list(enumerate(similarity_matrix[product_index]))
    similar_scores = sorted(similar_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    similar_scores = similar_scores[1:top_n + 1]
    similar_indices = [score[0] for score in similar_scores]
    return df.iloc[similar_indices]


# 示例：获取商品搜索结果
method = 'taobao.item_search'
params = {
    'q': '手机',
    'page_no': 1,
    'page_size': 20
}
result = get_taobao_data(method, params)

# 数据预处理
df = preprocess_data(result)

# 构建推荐模型
similarity_matrix = build_recommendation_model(df)

# 示例：推荐与第一个商品相似的商品
recommended_products = recommend_products(0, similarity_matrix, df)
print(recommended_products)

 以上代码实现了一个简单的基于淘宝 API 的智能选品引擎，通过获取商品数据、数据预处理、构建 AI 推荐模型和实现推荐功能，为用户提供相似商品的推荐。你可以根据实际需求对代码进行扩展和优化，例如使用更复杂的推荐算法、增加更多的特征等。

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