【玩转数据系列四】听说啤酒和尿布很配?本期教你用协同过滤做推荐-阿里云开发者社区

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【玩转数据系列四】听说啤酒和尿布很配?本期教你用协同过滤做推荐

简介: 数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的例子。尿布与啤酒看似毫不相关的两种产品,但是当超市将两种产品放到相邻货架销售的时候,会大大提高两者销量。很多时候看似不相关的两种产品,却会存在这某种神秘的隐含关系,获取这种关系将会对提高销售额起到推动作用,然而有时这种关联是很难通过理性的分析得到的。这时候我们需
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(本文数据为虚构,仅供实验)

产品地址:https://data.aliyun.com/product/learn?spm=a21gt.99266.416540.102.OwEfx2

一、背景

数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的例子。尿布与啤酒看似毫不相关的两种产品,但是当超市将两种产品放到相邻货架销售的时候,会大大提高两者销量。很多时候看似不相关的两种产品,却会存在这某种神秘的隐含关系,获取这种关系将会对提高销售额起到推动作用,然而有时这种关联是很难通过理性的分析得到的。这时候我们需要借助数据挖掘中的常见算法-协同过滤来实现。这种算法可以帮助我们挖掘人与人以及商品与商品的关联关系。

协同过滤算法是一种基于关联规则的算法,以购物行为为例。假设有甲和乙两名用户,有a、b、c三款产品。如果甲和乙都购买了a和b这两种产品,我们可以假定甲和乙有近似的购物品味。当甲购买了产品c而乙还没有购买c的时候,我们就可以把c也推荐给乙。这是一种典型的user-based情况,就是以user的特性做为一种关联。

本文的业务场景如下:
通过一份7月份前的用户购物行为数据,获取商品的关联关系,对用户7月份之后的购买形成推荐,并评估结果。比如用户甲某在7月份之前买了商品A,商品A与B强相关,我们就在7月份之后推荐了商品B,并探查这次推荐是否命中。

二、数据集介绍

数据源:本数据源为天池大赛提供数据,数据按时间分为两份,分别是7月份之前的购买行为数据和7月份之后的。
具体字段如下:

字段名 含义 类型 描述
user_id 用户编号 string 购物的用户ID
item_id 物品编号 string 被购买物品的编号
active_type 购物行为 string 0表示点击,1表示购买,2表示收藏,3表示购物车
active_date 购物时间 string 购物发生的时间

数据截图:

三、数据探索流程

首先,实验流程图:

1.协同过滤推荐流程

首先输入的数据源是7月份之前的购物行为数据,通过SQL脚本取出用户的购买行为数据,进入协同过滤组件。协同过滤的组件设置中把TopN设置成1,表示每个item返回最相近的item和它的权重。通过购买行为,分析出哪些商品被同一个user购买的可能性最大。设置图如下:

协同过滤结果,表示的是商品的关联性,itemid表示目标商品,similarity字段的冒号左侧表示与目标关联性高的商品,右边表示概率:

2.推荐

上述步骤介绍了如何生成强关联商品的对应列表。这里使用了比较简单的推荐规则,比如用户甲某在7月份之前买了商品A,商品A与B强相关,我们就在7月份之后推荐了商品B,并探查这次推荐是否命中。这个步骤是通过下图实现的:

3.结果统计

上面是统计模块,左边的全表统计展示的是根据7月份之前的购物行为生成的推荐列表,去重后一共18065条。右边的统计组件显示一共命中了90条。

四、推荐系统反思

根据上文的统计结果可以看出,本次试验的推荐效果并不理想,原因在如下几方面。

1)首先本文只是针对了业务场景大致介绍了协同过滤推荐的用法。很多针对于购物行为推荐的关键点都没有处理,比如说时间序列,购物行为一定要注意对于时效性的分析,跨度达到几个月的推荐不会有好的效果。其次没有注意推荐商品的属性,本文只考虑了商品的关联性,没有考虑商品是否为高频或者是低频商品,比如说用户A上个月买了个手机,A下个月就不大会继续购买手机,因为手机是低频消费品。

2)基于关联规则的推荐很多时候最好是作为补充,真正想提高准确率还是要依靠机器学习算法训练模型的方式。

五、其它

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往期文章:

【玩转数据系列一】人口普查统计案例

【玩转数据系列二】机器学习应用没那么难,这次教你玩心脏病预测

【玩转数据系列三】利用图算法实现金融行业风控

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傲海
著有《机器学习实践应用》,阿里云机器学习PAI产品经理,个人微信公众号“凡人机器学习”。
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