Python智能推荐系统与个性化电商

探索宝藏：揭开推荐系统的神秘面纱

在电子商务的世界里，推荐系统就像是一个藏宝图，它帮助商家找到那些隐藏在海量商品中的“宝藏”，并精准地送到消费者的手中。一个好的推荐系统不仅能提高用户的购物体验，还能显著增加销售额。

推荐系统主要分为两大类：协同过滤和基于内容的推荐。前者类似于“物以类聚，人以群分”的理念，通过分析用户之间的相似性来预测他们可能喜欢的商品；后者则更像是“知彼知己，百战不殆”，通过对商品特征的理解，为每个用户提供个性化的建议。

让我们用Python构建一个简单的基于用户-物品矩阵的协同过滤模型。首先，我们需要安装必要的库：

pip install pandas scikit-surprise

然后编写代码如下：

import pandas as pd
from surprise import Dataset, Reader, KNNBasic
from surprise.model_selection import train_test_split

# 加载数据集（这里假设有一个CSV文件包含用户ID、物品ID及评分）
data = pd.read_csv('ratings.csv')

# 创建Reader对象指定评分范围
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))

# 使用Surprise库加载数据
dataset = Dataset.load_from_df(data[['user_id', 'item_id', 'rating']], reader)

# 分割训练集和测试集
trainset, testset = train_test_split(dataset, test_size=0.2)

# 构建KNN算法实例
algo = KNNBasic()

# 训练模型
algo.fit(trainset)

# 对测试集进行预测
predictions = algo.test(testset)

# 输出部分预测结果
for uid, iid, true_r, est, _ in predictions[:5]:
    print(f"用户 {
     uid} 对物品 {
     iid} 的真实评分为