深度学习-电商推荐

下面为你介绍使用深度学习实现电商推荐系统的代码示例。我们将构建一个基于神经网络的简单推荐模型，以用户的历史购买行为和商品特征为基础，预测用户对商品的偏好。这里我们使用Python的TensorFlow和Keras库来实现。

问题分析

电商推荐系统的核心目标是根据用户的历史行为和商品特征，预测用户对未购买商品的喜好程度，从而为用户推荐可能感兴趣的商品。我们将通过构建一个神经网络模型，输入用户特征和商品特征，输出用户对商品的预测评分。

代码实现

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Flatten, Dense, Concatenate

# 生成示例数据
# 假设我们有100个用户和50个商品
num_users = 100
num_items = 50

# 随机生成用户和商品的特征
user_features = np.random.randn(num_users, 10)
item_features = np.random.randn(num_items, 8)

# 随机生成用户-商品交互矩阵（0或1，表示是否购买）
interactions = np.random.randint(0, 2, size=(num_users, num_items))

# 转换为DataFrame方便处理
user_ids = np.repeat(np.arange(num_users), num_items)
item_ids = np.tile(np.arange(num_items), num_users)
ratings = interactions.flatten()

data = pd.DataFrame({
    'user_id': user_ids,
    'item_id': item_ids,
    'rating': ratings
})

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建深度学习模型
# 用户输入
user_input = Input(shape=(1,))
user_embedding = Embedding(input_dim=num_users, output_dim=16)(user_input)
user_flatten = Flatten()(user_embedding)

# 商品输入
item_input = Input(shape=(1,))
item_embedding = Embedding(input_dim=num_items, output_dim=16)(item_input)
item_flatten = Flatten()(item_embedding)

# 合并用户和商品特征
concat = Concatenate()([user_flatten, item_flatten])

# 全连接层
dense1 = Dense(32, activation='relu')(concat)
output = Dense(1, activation='sigmoid')(dense1)

# 定义模型
model = Model(inputs=[user_input, item_input], outputs=output)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit([train_data['user_id'], train_data['item_id']], train_data['rating'],
          epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.1)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate([test_data['user_id'], test_data['item_id']], test_data['rating'])
print(f"Test Loss: {loss}, Test Accuracy: {accuracy}")

# 为用户生成推荐
user_id = 0  # 选择一个用户
all_item_ids = np.arange(num_items)
user_inputs = np.repeat(user_id, num_items)

predictions = model.predict([user_inputs, all_item_ids])
sorted_indices = np.argsort(predictions.flatten())[::-1]

# 推荐前5个商品
top_5_recommendations = sorted_indices[:5]
print(f"Top 5 recommendations for user {user_id}: {top_5_recommendations}")

代码解释

1. 数据生成：

   • 我们首先生成了示例数据，包括用户特征、商品特征和用户 - 商品交互矩阵。
   • 将数据转换为DataFrame格式，并划分为训练集和测试集。

2. 模型构建：

   • 使用Keras的函数式 API 构建模型。
   • 分别对用户 ID 和商品 ID 进行嵌入（Embedding）处理，将其转换为低维向量。
   • 合并用户和商品的嵌入向量，并通过全连接层进行特征提取。
   • 最后使用sigmoid激活函数输出用户对商品的预测评分。

3. 模型训练和评估：

   • 使用adam优化器和二元交叉熵损失函数编译模型。
   • 训练模型，并在验证集上进行验证。
   • 在测试集上评估模型的性能。

4. 推荐生成：

   • 选择一个用户，对所有商品进行预测评分。
   • 根据预测评分对商品进行排序，推荐评分最高的前 5 个商品。

注意事项

• 这只是一个简单的示例，实际的电商推荐系统需要处理大规模的数据，可能需要更复杂的模型结构和优化方法。
• 可以根据实际情况调整嵌入维度、全连接层的神经元数量和训练轮数等超参数。
• 实际应用中，还需要考虑更多的特征，如用户的年龄、性别、商品的类别等。