基於分類法的產品推薦系統設計

---

隨著線上購物的持續普及，個性化推薦在電子商務中變得越來越重要。由於數百萬種商品在線上銷售，找到顧客真正想要的東西可能很困難。個性化推薦能夠透過為使用者提供滿足其需求和習慣的推薦來解決這個問題。基於分類法的推薦系統是實現個性化推薦的一種方法。分類法是一種分層結構，它根據類別對物件或概念進行組織和分類，從而簡化資訊查詢和檢索。在本文中，我們將深入探討基於分類法的產品推薦系統，以及如何自行開發一個這樣的系統。

什麼是分類法？

分類法是一種將事物分類並組織成層次結構的方法。在電子商務中，可以利用分類法對商品進行分類和細分，從而使人們更容易搜尋和找到他們想要的東西。與傳統的推薦系統相比，基於分類法的推薦系統有很多優勢。一個顯著的優勢是提高了準確性。透過根據產品的屬性對產品進行分類，可以根據類別中產品的相似性生成推薦，從而提高推薦的相關性。另一個優勢是增強了使用者體驗。透過提供符合使用者興趣和偏好的個性化推薦，使用者更有可能找到滿足其需求的商品，並且更有可能再次訪問網站。基於分類法的推薦系統能夠處理海量和多樣化的資料集，使其適用於擁有龐大庫存的電子商務平臺。

分類法是如何工作的？

基於分類法的推薦系統根據產品的屬性將其分類到不同的組和子組中。每個產品根據其特性（如品牌、價格、顏色或尺寸）被歸類到一個或多個組中。當用戶搜尋或檢視特定產品時，系統會根據使用者的行為和興趣，推薦同一類別或子類別中的其他產品。

透過使用基於分類法的推薦系統為客戶提供與其興趣相關的個性化推薦，企業可以提高客戶滿意度和忠誠度。

基於分類法的產品推薦系統設計

在開發基於分類法的產品推薦系統時，我們將使用pandas庫進行資料處理和分析，以及scikit-learn庫進行機器學習。為了明確說明基於分類法的推薦系統，我們將建立這個資料集。

該推薦系統是使用KNN（K近鄰）演算法構建的，這是一種機器學習技術，它根據屬性計算資料點之間的距離。本研究的目的是演示如何使用基於分類法的推薦系統根據使用者的興趣和行為為使用者提供個性化推薦。

首先，讓我們匯入必要的庫：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

接下來，讓我們使用我們的分類法構建產品資料集：

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']
})

在這個過程中，生成了一個包含十個產品的資料集，每個產品都有類別、子類別、材質、款式、顏色、尺寸和品牌。

之後，我們需要將分類資料轉換為數值資料。我們將使用獨熱編碼來將類別資訊轉換為數值資訊。

products_encoded = pd.get_dummies(products[['category', 'sub_category', 'material', 'style', 'color', 'size', 'brand']])

編碼資料後，我們現在可以將KNN模型擬合到我們的資料集：

knn_model = NearestNeighbors(metric='cosine', algorithm='brute')
knn_model.fit(products_encoded)

使用KNN模型查詢給定產品的K個最近鄰，我們現在可以進行預測：

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

最後，我們使用以下程式碼進行預測。

print(get_recommendations(1, 3))

輸出

[4, 3, 9]

在這個例子中，我們構建了一個包含十個產品的資料集，並使用獨熱編碼將分類資料轉換為數值資料。然後，我們將KNN模型擬合到資料集，並構建了一個函式來根據特定產品的K個最近鄰提供推薦。最後，我們透過獲取產品ID 1 的前三個推薦來測試推薦系統。

結論

最後，基於分類法的推薦系統是構建產品推薦系統的一種好方法。該系統可以透過根據產品的屬性對產品進行分類來為客戶提供個性化推薦，從而改善其平臺體驗。然而，建立有效的分類法和收集產品資料可能具有挑戰性，並且推薦系統可能難以應對冷啟動問題和可擴充套件性問題。最終，基於分類法的推薦系統對於希望提高使用者體驗、增加收入和減少流失的電子商務企業來說，是一個強大的工具。