降解一下电商中的群体稳定性指数PSI的python实现

在电商环境中，群体稳定性指数（PSI，Predictive Stability Index）可能会根据商品销售数据的动态变化而变化。虽然没有特定的预定义函数可以直接用于处理这类问题，但我们可以创建一个简单的Python模型来模拟PSI的降解过程。这里我们假设PSI是一个基于时间序列分析的指标，例如基于用户购买历史、商品评价等信息构建的。

首先，我们需要收集并处理电商数据。以下是一个基本的PSI计算和降解的简单示例：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from scipy.sparse import csr_matrix

class PSI:
    def __init__(self, data, time_window=30):
        self.data = data
        self.time_window = time_window
        self.product_features = None

    def calculate_psi(self):
        # 假设data有用户购买记录，每个row代表一个用户，列代表产品
        user_product_matrix = self.data.groupby(['user_id', 'product_id']).size().unstack(fill_value=0).astype(int)

        # 创建TF-IDF向量表示商品特征
        vectorizer = TfidfVectorizer()
        product_descriptions = self.data['description'].values.tolist()  # 假设描述字段包含商品特性
        self.product_features = vectorizer.fit_transform(product_descriptions)

        # 使用滑动窗口计算PSI
        psi_values = []
        for i in range(len(user_product_matrix) - self.time_window + 1):
            current_matrix = user_product_matrix.iloc[i:i+self.time_window]
            feature_matrix = csr_matrix((current_matrix.values, self.product_features.indices, self.product_features.indptr))
            psi = self._compute_psi(feature_matrix)
            psi_values.append(psi)
        return psi_values

    def _compute_psi(self, user_product_matrix):
        # 这里只是一个简化版本，实际可能涉及复杂的统计模型或机器学习算法
        # 假设基于商品特征矩阵计算相似性
        similarity = cosine_similarity(user_product_matrix, self.product_features)
        # 可能还会加入时间因素或其他相关系数
        # 实际psi值可能是基于相似性和用户行为的综合评分
        return similarity.mean()

# 降解PSI
def degrade_psi(psi_values, decay_rate=0.05):
    return [value * (1 - decay_rate) for value in psi_values]

# 使用数据
data = ...  # 你的电商数据，包括用户ID、产品ID、购买日期以及产品描述
psi_calculator = PSI(data)
psi_values = psi_calculator.calculate_psi()
degraded_psi_values = degrade_psi(psi_values, decay_rate=0.1)