这个推荐系统的核心是协同过滤算法,其具体实现包括两个阶段,分别是对用户历史行为数据的处理和对用户相似性的计算。
在第一阶段中,我们需要将用户在零食网站上的历史行为数据进行处理,包括用户浏览、点赞、收藏、购买等操作。通过这些操作的记录,我们可以建立一个“用户-零食”矩阵,即每一行代表一个用户,每一列代表一种零食,在矩阵中填充的值代表了用户对该零食的喜爱程度或者关注程度,比如购买次数或者收藏次数等等。
在第二阶段中,我们需要利用用户-零食矩阵来计算用户之间的相似度,通常采用的方法是计算余弦相似度或者皮尔逊相关系数等相似度度量方法。计算出各个用户之间的相似度后,就可以利用加权平均数等方法为目标用户推荐一些他/她可能感兴趣的零食。
当然,为了提高推荐效果,我们还可以采用一些优化手段,比如引入隐式反馈信息,加入时间因素等等。
最后,需要实现一个完整的零食推荐系统,还需要技术支持,比如使用 Python 爬虫技术抓取京东零食数据,使用 Django 框架搭建 Web 应用程序,使用 Vue 前端框架进行页面展示等等。
python django vue 协同过滤算法 scrapy 爬虫抓取京东零食 零食检索 零食详情 加入购物车 结算购买 查看历史订单 个人中心 基于用户历史浏览来推荐零食 后台管理零食商品数据
024 基于协同过滤的零食推荐系统-设计展示