极客笔记设计基于分类法的产品推荐系统
随着在线购物的持续流行，个性化推荐在电商领域变得越来越重要。由于在网上有数以百万计的商品可供选择，找到客户想要的准确产品可能会很困难。这就是个性化推荐的用武之地，它可以根据用户的需求和习惯给出特定的推荐。基于分类法的推荐系统是一种个性化推荐的方法之一。当对象或概念根据分类法（一种层级结构）组织和分类时，搜索和检索信息变得更简单。在本文中，我们将详细介绍基于分类法的产品推荐系统以及如何自己开发一个。
什么是分类法
分类法是一种将事物归类和组织到层级结构中的方法。为了使人们在电子商务中更容易搜索和定位他们在寻找的东西，可以使用分类法对商品进行分类和分组。基于分类法的内容推荐系统相比传统的推荐系统具有许多优势。准确性的提高是一个重要的优势。通过根据产品的属性对其进行分类，可以根据某一类别内的物品之间的相似程度来产生推荐，从而提高推荐的相关性。另一个优势是改善用户体验。当用户得到与其兴趣和偏好相符的个性化推荐时，他们更有可能找到符合其需求的商品，并更有可能访问网站。基于分类法的推荐系统可以处理庞大而多样化的数据集，适用于库存庞大的电子商务平台。
分类法是如何工作的
基于分类法的推荐系统根据商品的特征将其分为不同的组别和子组别。根据其品牌、价格、颜色或尺寸等特征，每个产品被归类到一个或多个组别中。当用户搜索或查看某个特定产品时，系统会根据他们的行为和兴趣为同一类别或子类别中的其他商品提供推荐。
例如，如果用户搜索蓝色连衣裙，算法可以推荐同一颜色或款式的其他连衣裙。根据产品特征计算产品之间的距离的KNN（k最近邻）算法等多种算法被用来确定类别内产品之间的相似程度。通过使用基于分类法的推荐系统为消费者提供与其兴趣相关的个性化推荐，企业可以提高客户满意度和忠诚度。
基于分类法设计产品推荐系统
在开发基于分类法的产品推荐系统时，我们将使用pandas库进行数据处理和分析，以及scikit-learn包进行机器学习策略。为了明确说明基于分类法的推荐系统，我们将创建这个数据集。
我们使用了KNN（k最近邻）方法这一基于机器学习的技术来构建推荐系统。本研究的目标是展示基于分类法的推荐系统如何根据用户的兴趣和行为提供个性化推荐。
首先，让我们导入必要的库：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
接下来，让我们使用我们的分类系统来构建一个产品数据集：
products = pd.DataFrame({
'product_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
'category': ['Tops', 'Tops', 'Tops', 'Bottoms', 'Bottoms', 'Shoes', 'Shoes', 'Accessories', 'Accessories', 'Accessories'],
'sub_category': ['T-Shirts', 'Shirts', 'Sweaters', 'Pants', 'Jeans', 'Sneakers', 'Boots', 'Jewelry', 'Hats', 'Bags'],
'material': ['Cotton', 'Cotton', 'Wool', 'Cotton', 'Denim', 'Leather', 'Leather', 'Gold', 'Cotton', 'Leather'],
'style': ['Casual', 'Formal', 'Casual', 'Casual', 'Casual', 'Casual', 'Formal', 'Formal', 'Casual', 'Casual'],
'color': ['White', 'Blue', 'Gray', 'Black', 'Blue', 'White', 'Black', 'Gold', 'Red', 'Brown'],
'size': ['S', 'M', 'L', 'S', 'M', '10', '11', 'NA', 'NA', 'NA'],
'brand': ['Nike', 'Ralph Lauren', 'Tommy Hilfiger', 'Levi's', 'Wrangler', 'Adidas', 'Steve Madden', 'Tiffany', 'New Era', 'Coach']
})
在此过程中，生成了一个包含十个产品的数据集，每个产品都有类别、子类别、材料、风格、颜色、尺寸和品牌。
接下来，我们需要将分类数据转换为数值数据。为了将类别信息转换为数值信息，我们将使用独热编码。
products_encoded = pd.get_dummies(products[['category', 'sub_category', 'material', 'style', 'color', 'size', 'brand']])
完成对数据的编码后，我们现在可以对数据集拟合一个KNN模型了。
knn_model = NearestNeighbors(metric='cosine', algorithm='brute')
knn_model.fit(products_encoded)
使用KNN模型来发现给定产品的K个最近邻居，我们现在可以进行预测−
def get_recommendations(product_id, K):
product_index = products[products['product_id'] == product_id].index[0]
distances, indices = knn_model.kneighbors(products_encoded.iloc[product_index, :].values.reshape(1, -1), n_neighbors=K+1)
recommended_products = []
for i in range(1, K+1):
recommended_products.append(products.iloc[indices.flatten()[i], 0])
return recommended_products
最后，我们使用以下代码进行预测。
print(get_recommendations(1, 3))
输出
[4, 3, 9]
在这个例子中，我们构建了一个包含十个商品的数据集，并使用一位有效编码将分类数据转换为数值数据。然后，我们将一个KNN模型拟合到数据集上，并构建了一个函数来基于K个最近邻找到的建议为特定产品提供建议。最后，我们通过获取产品ID为1的前三个建议来测试推荐系统。
结论
最后，基于分类法的推荐系统是构建产品推荐系统的一种很好的方式。该系统可以通过根据属性将物品进行分类，为客户提供个性化的建议，增强他们的平台体验。然而，创建一个有效的分类法并收集产品数据可能会很困难，而且推荐系统可能会面临冷启动问题和可伸缩性的挑战。最终，基于分类法的推荐系统对于希望提升用户体验、增加收入和减少客户流失的电子商务企业来说是一个强大的工具。