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基于数据挖掘的电商推荐系统设计与实现

来源:www.huiweixing.com 时间:2024-05-16 22:16:16 作者:念念毕业网 浏览: [手机版]

基于数据挖掘的电商推荐系统设计与实现(1)

1. 引言

  随着互联的发展,电商平台已经成人们购的主要途径之一念念毕业网www.huiweixing.com。然,随着商品类的增多和用户量的增加,如何用户提供个性化的商品推荐了电商平台需要解决的重要题。数据挖掘技术可以通过对用户历史行和商品信息进行分析,实现个性化的商品推荐。本将介绍一个基于数据挖掘的电商推荐系统的设计与实现。

基于数据挖掘的电商推荐系统设计与实现(2)

2. 系统架构

  本系统的架构如下图所示:

  ![系统架构](https://i.imgur.com/5KX9O6d.png)

  系统主要包括以下模块:

1. 数据采集模块:负责采集用户历史行数据和商品信息数据。

  2. 数据预处理模块:负责对采集到的数据进行清洗和预处理,包括去重、缺失值处理、常值处理等。

3. 特征提取模块:负责从预处理后的数据中提取特征,包括用户特征和商品特征欢迎www.huiweixing.com

  4. 相似度计算模块:负责计算用户和商品的相似度。

  5. 推荐算法模块:负责据用户的历史行和商品的相似度,实现个性化的商品推荐。

  6. 推荐结展示模块:负责将推荐结展示给用户。

基于数据挖掘的电商推荐系统设计与实现(3)

3. 系统实现

本系统使用Python语言实现,主要使用了以下库:

1. Scrapy:用于数据采集。

  2. Pandas:用于数据预处理和特征提取。

3. Scikit-learn:用于相似度计算和推荐算法实现www.huiweixing.com念念毕业网

4. Flask:用于推荐结展示。

  3.1 数据采集

本系统采集了一个电商平台的用户历史行数据和商品信息数据。用户历史行数据包括用户浏览、购买、收藏、评论等行,商品信息数据包括商品名称、价格、品牌、类别等信息。数据采集使用了Scrapy框架,可以快速高效地爬取页数据。

  3.2 数据预处理

采集到的数据需要进行清洗和预处理,以保证后续的特征提取和相似度计算的准确性。本系统使用Pandas库对数据进行预处理,包括去重、缺失值处理、常值处理等念.念.毕.业.网

  3.3 特征提取

  本系统从用户历史行数据和商品信息数据中提取了以下特征:

1. 用户特征:用户浏览、购买、收藏、评论的商品类别、品牌、价格等信息。

2. 商品特征:商品的类别、品牌、价格等信息。

  3.4 相似度计算

本系统使用了余弦相似度算法计算用户和商品的相似度。余弦相似度算法可以衡量两个向量之间的相似度,适用于计算用户和商品之间的相似度。

  3.5 推荐算法

本系统使用了基于品的协同过滤算法实现个性化的商品推荐。该算法基于用户历史行和商品的相似度,用户推荐与其历史行相似的商品念+念+毕+业+网

3.6 推荐结展示

  本系统使用了Flask框架将推荐结展示给用户。用户可以通过输入关键词或选择商品类别进行商品搜索,也可以查看个性化的商品推荐结

4. 总结

  本介绍了一个基于数据挖掘的电商推荐系统的设计与实现。该系统通过数据采集、数据预处理、特征提取、相似度计算和推荐算法等模块,实现了个性化的商品推荐。未来可以进一步优化推荐算法,提高推荐效

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