基于Python/mysql /Django框架的商品推荐系统以购买商品和收藏商品构建矩阵的过程
时间: 2024-01-05 14:02:27 浏览: 36
构建商品推荐系统需要考虑以下几个方面:
1. 数据库设计,包括商品信息、用户信息、购买记录和收藏记录等;
2. 数据预处理,包括数据清洗、去重、格式化等;
3. 矩阵构建,将商品和用户转化为矩阵形式,方便后续计算;
4. 推荐算法选择,根据实际情况选择适合的推荐算法;
5. 推荐结果展示,将推荐结果以用户可读的方式展示出来。
下面针对基于Python/MySQL/Django框架的商品推荐系统,介绍矩阵构建的过程。
首先,我们需要从数据库中获取购买记录和收藏记录,并将它们转化为矩阵形式。假设我们有以下几个表:
- 商品信息表(product):包括商品ID、商品名称、商品描述等字段;
- 用户信息表(user):包括用户ID、用户名、密码等字段;
- 购买记录表(purchase):包括购买ID、用户ID、商品ID、购买时间等字段;
- 收藏记录表(favorite):包括收藏ID、用户ID、商品ID、收藏时间等字段。
我们可以通过以下代码获取购买记录和收藏记录:
```python
import pymysql
# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='mydb')
cursor = conn.cursor()
# 获取购买记录
sql_purchase = 'SELECT user_id, product_id FROM purchase'
cursor.execute(sql_purchase)
results_purchase = cursor.fetchall()
# 获取收藏记录
sql_favorite = 'SELECT user_id, product_id FROM favorite'
cursor.execute(sql_favorite)
results_favorite = cursor.fetchall()
# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()
```
接着,我们需要将购买记录和收藏记录转化为矩阵形式。假设我们有m个商品和n个用户,那么我们可以创建一个m×n的矩阵,其中每个元素表示用户是否购买或收藏了该商品,如下所示:
| 商品ID/用户ID | 用户1 | 用户2 | ... | 用户n |
| :---------: | :--: | :--: | :-: | :--: |
| 商品1 | 1 | 1 | ... | 0 |
| 商品2 | 0 | 1 | ... | 1 |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 商品m | 1 | 0 | ... | 0 |
其中,如果用户购买或收藏了该商品,则对应元素为1,否则为0。
我们可以通过以下代码将购买记录和收藏记录转化为矩阵形式:
```python
# 获取所有商品列表和所有用户列表
products = list(set([r[1] for r in results_purchase + results_favorite]))
users = list(set([r[0] for r in results_purchase + results_favorite]))
# 创建矩阵
matrix = [[0] * len(users) for _ in range(len(products))]
# 填充矩阵
for r in results_purchase:
matrix[products.index(r[1])][users.index(r[0])] = 1
for r in results_favorite:
matrix[products.index(r[1])][users.index(r[0])] = 1
```
最后,我们可以将矩阵保存到数据库中,以便后续使用。
```python
# 将矩阵保存到数据库中
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='mydb')
cursor = conn.cursor()
for i in range(len(products)):
for j in range(len(users)):
sql = 'INSERT INTO matrix(product_id, user_id, value) VALUES (%s, %s, %s)'
cursor.execute(sql, (products[i], users[j], matrix[i][j]))
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
```
这样,我们就完成了基于Python/MySQL/Django框架的商品推荐系统中矩阵构建的过程。在实际应用中,我们还需要根据具体情况选择适合的推荐算法,并将推荐结果展示给用户。
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