基于SVD矩阵分解的用户购物篮预测分析实战

程序员奇奇

已于 2023-11-03 10:15:26 修改

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分类专栏：机器学习案例分享文章标签：矩阵线性代数 SVD 矩阵分解 python 购物篮预测商品推荐

于 2023-11-03 10:11:15 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/134196967

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本文通过实战项目展示了如何利用Singular Value Decomposition (SVD)矩阵分解技术进行用户购物篮预测分析，旨在实现商品推荐。在项目中，详细介绍了数据处理和模型构建过程，并提供了关键代码示例。

项目视频讲解：基于SVD矩阵分解的用户购物篮预测分析实战_哔哩哔哩_bilibili

主要代码：

# 导入需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.sparse.linalg import svds
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv("shopping_trends.csv")
print(data.head())

# 查看数据维度
print(data.shape)

# 查看数据信息
print(data.info())

print(data.isna().sum())

# 查看重复值
print(data.duplicated().sum())

# 判断使用折扣和使用优惠码的情况是否同时

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