Python实现商品亲和性分析与推荐系统示例

本课程设计围绕Python实现商品推荐系统，主要侧重于亲和性分析在个性化推荐中的应用。亲和性分析是一种基于用户行为的数据挖掘技术，通过计算样本间的相似度来识别商品之间的关联，从而为用户提供个性化的产品推荐。 课程前置要求包括Python编程基础以及对numpy模块的基本操作，因为这些是进行数据处理和计算的基础。课程内容分为以下几个部分： 1. 定义： 亲和性分析涉及利用样本个体间的相似度来评估它们之间的关系强度。例如，如果用户A购买了商品X，然后又购买了商品Y，可以认为这两种商品在用户的行为模式中有一定的亲和性。 2. 应用： - 提供个性化服务：网站或应用可以根据用户的购物历史推荐相关商品，增加用户的购物满意度和粘性。 - 定向广告：根据用户购买的商品组合，推送定制化广告，提高广告效果。 3. 实例解析： 课程通过一个简单示例解释如何计算商品之间的关联性，比如用户购买苹果后可能购买香蕉。尽管这是基于小样本的假设，实际应用中则需要大数据支持的统计和分析方法。规则的制定（如"如果购买X，可能还会买Y"）需要考虑支持度和置信度两个指标，支持度表示规则在数据集中出现的频率，置信度则是规则预测正确性的比例。 4. 数据生成： 通过Python代码，生成了一个包含5种商品（面包、牛奶、奶酪、苹果、香蕉）的随机购买行为矩阵X，模拟用户购买行为。通过np.random模块设置不同的概率来模拟不同商品的购买概率，以便后续进行关联性分析。 5. 实践操作： 学习者将有机会使用Python编写代码来分析这些数据，理解如何通过计算商品间的关联矩阵，找出高频购买组合，进而生成推荐列表。在这个过程中，将深入理解支持度和置信度的概念，以及如何在实际场景中调整和优化推荐算法。 本课程将引导学习者掌握Python编程技术，结合亲和性分析理论，进行商品推荐系统的实践操作，提升数据分析和应用能力。这不仅适用于电商、广告行业，也是大数据时代下提升用户体验不可或缺的技能。