摘要：协同过滤算法（CollaborativeFilteringAlgorithm,CFA）是一种通过分析用户之间的相似性或者物品之间的相似性，来推荐用户可能感兴趣的物品的技术。简单来说，就是“物以类聚，人以群分”，根据和你相似的人喜欢什么，来推荐你也可能会喜欢的东西。
本文介绍了如何利用Python和AI技术实现电商商品推荐系统的全过程。文章首先讲解了推荐系统的基本原理，重点介绍了协同过滤算法，并通过实际的用户商品评分表单，演示了如何用Python读取数据、计算用户相似度、预测兴趣分数以及为用户智能推荐商品。通过完整的代码实例，读者可以快速掌握推荐系统的实现流程和核心技术。该方法不仅合用于电商平台，还可扩展到各类需要个性化推荐的场景，为实际业务提供智能化支持。
本文主要介绍了怎么利用Python+AI人工智能技术实现电商商品推荐系统的过程，具体内容请参考下文。
摘要：协同过滤算法（CollaborativeFilteringAlgorithm,CFA）是一种通过分析用户之间的相似性或者物品之间的相似性，来推荐用户可能感兴趣的物品的技术。简单来说，就是“物以类聚，人以群分”，根据和你相似的人喜欢什么，来推荐你也可能会喜欢的东西。
本文介绍了如何利用Python和AI技术实现电商商品推荐系统的全过程。文章首先讲解了推荐系统的基本原理，重点介绍了协同过滤算法，并通过实际的用户商品评分表单，演示了如何用Python读取数据、计算用户相似度、预测兴趣分数以及为用户智能推荐商品。通过完整的代码实例，读者可以快速掌握推荐系统的实现流程和核心技术。该方法不仅合用于电商平台，还可扩展到各类需要个性化推荐的场景，为实际业务提供智能化支持。
本文主要介绍了怎么利用Python+AI人工智能技术实现电商商品推荐系统的过程，具体内容请参考下文。
一、检验AI大模型环境1.访问Linux系统一、检验AI大模型环境1.访问Linux系统
2.检验Python和PyTorch开发环境2.检验Python和PyTorch开发环境
二、电商商品推荐系统1.什么是电商商品推荐系统(1)推荐系统的定义电商商品推荐系统是一种基于用户历史行为、兴趣偏好和商品特征，为用户智能推荐商品的系统。它的目标是帮助用户快速发现感兴趣的商品，同时提升平台的转化率和用户粘性。
(2)推荐系统的分类说明：常见的推荐系统类型有“基于内容的推荐”、“协同过滤推荐”和“混合推荐”三种，本文将以协同过滤为例，介绍如何用Python实现一个简单且实用的电商商品推荐系统。
2.推荐系统的工作原理说明：推荐系统的工作原理就是通过分析你的兴趣和行为，找到与你喜好相似的其他人或你过去喜欢的东西，然后推荐你可能感兴趣的新内容。
通过表格直观的列出推荐系统的工作流程如下：二、电商商品推荐系统1.什么是电商商品推荐系统(1)推荐系统的定义电商商品推荐系统是一种基于用户历史行为、兴趣偏好和商品特征，为用户智能推荐商品的系统。它的目标是帮助用户快速发现感兴趣的商品，同时提升平台的转化率和用户粘性。
(2)推荐系统的分类说明：常见的推荐系统类型有“基于内容的推荐”、“协同过滤推荐”和“混合推荐”三种，本文将以协同过滤为例，介绍如何用Python实现一个简单且实用的电商商品推荐系统。
2.推荐系统的工作原理说明：推荐系统的工作原理就是通过分析你的兴趣和行为，找到与你喜好相似的其他人或你过去喜欢的东西，然后推荐你可能感兴趣的新内容。
通过表格直观的列出推荐系统的工作流程如下：
3.协同过滤算法的核心知识说明：协同过滤算法（CollaborativeFilteringAlgorithm,CFA）就是根据和你喜好相似的用户的选择，来给你推荐你可能喜欢的东西。
协同过滤是目前最常用的推荐算法之一，其核心思想是：三、利用Python实现协同过滤推荐系统说明：下面将通过编写一个简单的商品推荐程序，一步步的实现一个基于用户协同过滤的电商商品推荐系统。
1.准备用户商品评分数据说明：在实际电商平台中，用户的行为数据（如浏览、购买、评分等）都会被系统记录下来。这里为了便于演示，我们将这些数据收拾整顿成一个Excel表单，表单包含用户名、商品名、评分三列。评分可以是用户对商品的打分，也可以用购买次数、浏览次数等行为数据代替。
用户评分表单如下：3.协同过滤算法的核心知识说明：协同过滤算法（CollaborativeFilteringAlgorithm,CFA）就是根据和你喜好相似的用户的选择，来给你推荐你可能喜欢的东西。
协同过滤是目前最常用的推荐算法之一，其核心思想是：三、利用Python实现协同过滤推荐系统说明：下面将通过编写一个简单的商品推荐程序，一步步的实现一个基于用户协同过滤的电商商品推荐系统。
1.准备用户商品评分数据说明：在实际电商平台中，用户的行为数据（如浏览、购买、评分等）都会被系统记录下来。这里为了便于演示，我们将这些数据收拾整顿成一个Excel表单，表单包含用户名、商品名、评分三列。评分可以是用户对商品的打分，也可以用购买次数、浏览次数等行为数据代替。
用户评分表单如下：
2.导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarityimportmatplotlib.pyplotasplt3.读取并收拾整顿评分数据#从本地Excel读取用户-商品评分表单df_long=pd.read_excel(/"/opt/UserScore.xlsx/")#收拾整顿为用户-商品评分矩阵df=df_long.pivot(index=/"用户名/",columns=/"商品名/",values=/"评分/").fillna(0)print(/"用户-商品评分矩阵：n/",df)4.计算用户相似度#计算用户之间的余弦相似度user_sim=cosine_similarity(df)user_sim_df=pd.DataFrame(user_sim,index=df.index,columns=df.index)print(/"n用户相似度矩阵：n/",user_sim_df)5.预测用户对未评分商品的兴趣说明：这里主要是通过相似用户的评分加权平均，预测目标用户对未评分商品的兴趣分数。
defpredict_score(target_user,target_item):other_users=df.index[df[target_item]0]sim_scores=user_sim_df.loc[target_user,other_users]ratings=df.loc[other_users,target_item]ifsim_scores.sum()==0:return0pred=np.dot(sim_scores,ratings)/sim_scores.sum()returnpred6.为用户推荐商品说明：主要是通过用户对不同商品的评分，为每个用户推荐他们未评分且预测分数最高的商品。
defrecommend_items(user,top_n=2):user_ratings=df.loc[user]items_to_predict=user_ratings[user_ratings==0].indexpredictions={item:predict_score(user,item)foriteminitems_to_predict}recommended=sorted(predictions.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[:top_n]returnrecommended7.验证与输出#为洪七公推荐商品recommend_list=recommend_items(/"洪七公/",top_n=2)print(f/"n为洪七公推荐的商品：{recommend_list}/")#展示所有用户的推荐结果foruserindf.index:recs=recommend_items(user,top_n=2)print(f/"为{user}推荐的商品：{recs}/")8.商品推荐系统的完整实例(1)执行指令#vimCFA_recommand.py编写商品推荐程序2.导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarityimportmatplotlib.pyplotasplt3.读取并收拾整顿评分数据#从本地Excel读取用户-商品评分表单df_long=pd.read_excel(/"/opt/UserScore.xlsx/")#收拾整顿为用户-商品评分矩阵df=df_long.pivot(index=/"用户名/",columns=/"商品名/",values=/"评分/").fillna(0)print(/"用户-商品评分矩阵：n/",df)4.计算用户相似度#计算用户之间的余弦相似度user_sim=cosine_similarity(df)user_sim_df=pd.DataFrame(user_sim,index=df.index,columns=df.index)print(/"n用户相似度矩阵：n/",user_sim_df)5.预测用户对未评分商品的兴趣说明：这里主要是通过相似用户的评分加权平均，预测目标用户对未评分商品的兴趣分数。
defpredict_score(target_user,target_item):other_users=df.index[df[target_item]0]sim_scores=user_sim_df.loc[target_user,other_users]ratings=df.loc[other_users,target_item]ifsim_scores.sum()==0:return0pred=np.dot(sim_scores,ratings)/sim_scores.sum()returnpred6.为用户推荐商品说明：主要是通过用户对不同商品的评分，为每个用户推荐他们未评分且预测分数最高的商品。
defrecommend_items(user,top_n=2):user_ratings=df.loc[user]items_to_predict=user_ratings[user_ratings==0].indexpredictions={item:predict_score(user,item)foriteminitems_to_predict}recommended=sorted(predictions.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[:top_n]returnrecommended7.验证与输出#为洪七公推荐商品recommend_list=recommend_items(/"洪七公/",top_n=2)print(f/"n为洪七公推荐的商品：{recommend_list}/")#展示所有用户的推荐结果foruserindf.index:recs=recommend_items(user,top_n=2)print(f/"为{user}推荐的商品：{recs}/")8.商品推荐系统的完整实例(1)执行指令#vimCFA_recommand.py编写商品推荐程序
(2)执行指令#python3CFA_recommand.py运行商品推荐程序(2)执行指令#python3CFA_recommand.py运行商品推荐程序
其可视化结果如下其可视化结果如下
备注：以下是对程序运行结果进行逐项解说备注：以下是对程序运行结果进行逐项解说
程序首先打印出一个用户商品评分矩阵，展示每个用户对每个商品的评分情况。评分为0表示该用户未对该商品评分或未购买。这个矩阵是后续推荐算法的基础。
程序首先打印出一个用户商品评分矩阵，展示每个用户对每个商品的评分情况。评分为0表示该用户未对该商品评分或未购买。这个矩阵是后续推荐算法的基础。
接着，程序会输出用户之间的相似度矩阵。每个值表示两个用户之间的兴趣相似程度，相似度越高，说明这两个用户的兴趣越接近。推荐系统会优先参考与目标用户兴趣相似的其他用户的行为。
接着，程序会输出用户之间的相似度矩阵。每个值表示两个用户之间的兴趣相似程度，相似度越高，说明这两个用户的兴趣越接近。推荐系统会优先参考与目标用户兴趣相似的其他用户的行为。
程序会为各个用户推荐两个最可能感兴趣但未评分的商品，并输出推荐列表。可视化结果最后，程序会生成一张柱状图，展示“洪七公”对所有未评分商品的兴趣预测分数。横轴是商品名，纵轴是预测兴趣分数。柱子越高，表示系统认为“洪七公”对该商品的兴趣越大，更值得推荐。
程序会为各个用户推荐两个最可能感兴趣但未评分的商品，并输出推荐列表。
最后，程序会生成一张柱状图，展示“洪七公”对所有未评分商品的兴趣预测分数。横轴是商品名，纵轴是预测兴趣分数。柱子越高，表示系统认为“洪七公”对该商品的兴趣越大，更值得推荐。
程序会为各个用户推荐两个最可能感兴趣但未评分的商品，并输出推荐列表。
最后，程序会生成一张柱状图，展示“洪七公”对所有未评分商品的兴趣预测分数。横轴是商品名，纵轴是预测兴趣分数。柱子越高，表示系统认为“洪七公”对该商品的兴趣越大，更值得推荐。
程序会为各个用户推荐两个最可能感兴趣但未评分的商品，并输出推荐列表。
最后，程序会生成一张柱状图，展示“洪七公”对所有未评分商品的兴趣预测分数。横轴是商品名，纵轴是预测兴趣分数。柱子越高，表示系统认为“洪七公”对该商品的兴趣越大，更值得推荐。
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