基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明

资源摘要信息: "基于Python语言实现的主动学习推荐系统" 本毕业设计项目是一个使用Python语言开发的主动学习推荐系统。推荐系统的核心目的是为用户推荐个性化的内容、产品或服务，广泛应用于电子商务、社交媒体、内容平台等领域。而主动学习是一种机器学习方法，通过智能选择最需要标注的样本来提高学习效率。 在本项目中，Python语言作为主要的编程工具，具备强大的数据处理能力和丰富的库资源，是开发推荐系统的理想选择。Matlab在数据分析和算法原型设计方面也有所应用。Markdown则用于撰写项目说明文档，使得项目介绍更加清晰简洁。 项目的主要内容包括以下几个部分： 1. 数据预处理 - 商品信息的提取：本项目通过编写Python脚本`item_information.py`，从数据集中提取商品的`title`和`description`信息。这一步是推荐系统的基础工作，通过提取关键信息，为后续的分析和模型构建提供素材。 - 用户物品评分信息的提取与划分：通过`user_information.py`脚本，项目提取了用户与物品之间的评分信息，并且将数据集划分为训练集（train集）和测试集（test集）。划分数据集的目的是为了后续训练模型和评估模型性能。特别注意的是，在划分数据集时，确保训练集中的用户是用户全集，这样可以避免在训练集中出现某些用户没有评分的情况，从而影响模型的泛化能力。 - 商品相似度的生成：使用分词和LDA（隐狄利克雷分布）主题模型来分析商品的`title`和`description`，并将主题数量设定为15。通过这种方式，可以挖掘出商品描述中隐含的主题信息，进而根据主题相似度来衡量商品间的相似性。值得注意的是，在这个过程中未使用价格（price）信息，因为数据集中价格的缺失值过多；同样，未使用类别（category）信息，因为同类商品在本项目中不作为区分商品相似度的关键因素。 2. 商品description和title相似度权重的生成 - 本项目采用了非线性回归（nonlinear regression）的方法来生成商品`description`和`title`的相似度权重。这一步骤是为了给不同特征（如`title`和`description`）分配适当的权重，使得推荐系统能够更加精准地理解商品特征与用户偏好之间的关系。 3. 编程环境 - 本项目在编程环境的构建上选择了Python、Matlab和Markdown。Python作为主要开发语言，Matlab在数值计算、算法验证上发挥作用，Markdown用于撰写项目文档。 综上所述，这个基于Python语言实现的主动学习推荐系统涉及了数据预处理、特征提取、模型训练等关键步骤，并运用了分词、LDA主题模型和非线性回归等技术手段。项目的成功实现将会对相关领域的推荐系统构建提供有益的参考和实践案例。