Python基于规则的商品推荐算法：优化与改进

这篇文章介绍一个用 Python 实现的基于规则的商品推荐算法 getRecommendByRule(data)，并探讨其优化和改进方向。

def getRecommendByRule(data):
    F = {}        # 存储用户特征
    R = []        # 存储推荐结果

    # 所有要进行统计的特征，在这里进行声明并赋予初始值
    item = {
        'click': 0,            # 点击次数
        'buy': 0,            # 购买次数
        'fav': 0,            # 加入收藏夹次数
        'cart': 0,            # 加入购物车次数
        'diff_day': 1000,    # 因为是要推测下一个月的购买情况
                            # 显然在最近一段时间有交互的，购买可能性越大
                            # 因此将最后一次交互的相差天数也作为一个特征
                            # 如我们推测7月15-8月15这一个月的购买情况，用户在7月8号跟7月12号均有交互记录
                            # 则diff_day为3（取最近的7月12，计算跟7月15的相差天数）
        # 此处可添加其他特征

    }


    # 1. 计算用户特征
    for uid, bid, action_type, month, day in data:
        # 初始化
        F.setdefault(uid, {})
        F[uid].setdefault(bid, copy(item))

        # 新建一个引用，简化代码
        e = F[uid][bid]

        # 基础特征计算
        if action_type == 0:
            e['click'] += 1
        elif action_type == 1:
            e['buy'] += 1
        elif action_type == 2:
            e['fav'] += 1
        elif action_type == 3:
            e['cart'] += 1

        # 时间特征
        diff_day = getDiffDay((month, day), (7, 15))
        if diff_day < e['diff_day']:
            e['diff_day'] = diff_day

        # 计算其他特征


    # 2. 根据特征进行筛选
    for uid, bid_list in F.items():
        for bid, e in bid_list.items():

            # 在此处应用推荐规则，如将最近一个月内有交互，且总点击次数大于10次的，加入到推荐中
            if e['diff_day'] < 30 and e['click'] > 10:
            #if e['diff_day'] < 30 and e['fav'] > 0:
                # 加入到推荐列表中，注意加入的是元组 (uid, bid)，有两个括号
                R.append( (uid, bid) )

            # 此处可以添加其他规则，重复加入到推荐列表也没关系，判分时会去重


    return R

改进方向

添加更多特征计算: 可以根据需求添加其他特征计算，例如用户的浏览时长、购买频率、加入购物车的次数、平均订单金额等。
调整推荐规则: 根据实际情况调整推荐规则，例如可以将'最近一个月内有交互且总点击次数大于某个阈值的加入推荐列表'，或者'最近一个月内有交互且加入购物车次数大于某个阈值的加入推荐列表'。
考虑时间衰减: 可以根据用户交互的时间距离当前时间的远近，给予不同的权重，例如最近一周的交互可以给予更高的权重，以反映用户当前的兴趣。
使用机器学习算法: 可以考虑使用机器学习算法对用户特征进行建模和预测，例如使用决策树、随机森林、神经网络等算法进行推荐预测。
添加用户和商品的属性信息: 可以根据用户和商品的属性信息，例如用户的性别、年龄、地域信息，商品的类别、品牌、价格等信息，来进行推荐预测。
考虑用户的历史行为序列: 可以考虑用户的历史行为序列，例如用户最近一段时间的点击、购买、收藏等行为序列，来进行推荐预测。
使用更复杂的推荐算法: 可以考虑使用更复杂的推荐算法，例如基于协同过滤的推荐算法、基于内容的推荐算法、基于深度学习的推荐算法等，来提高推荐的准确性和个性化程度。

通过以上优化和改进，可以使基于规则的商品推荐算法更加智能化、个性化，从而提高用户体验和商品销量。