外卖系统创新：智能推荐与用户个性化体验

外卖系统的日益普及使得用户对于更智能、个性化的体验有着不断增长的期望。在这篇文章中，我们将探讨如何通过智能推荐技术，为用户提供更贴心、更符合口味的外卖选择。我们将使用 Python 和基于协同过滤的推荐算法作为示例，让您更深入地了解智能推荐系统的实现。
外卖系统

1. 数据收集与清理

在构建智能推荐系统之前，首先需要收集并清理用户和商品的数据。以下是一个简单的 Python 代码示例，演示了如何使用 Pandas 库进行数据清理：

import pandas as pd

# 读取用户和商品数据
users_data = pd.read_csv('users.csv')
products_data = pd.read_csv('products.csv')

# 数据清理，处理缺失值等
cleaned_users_data = users_data.dropna()
cleaned_products_data = products_data.dropna()

2. 协同过滤算法

协同过滤是推荐系统中常用的一种算法，它基于用户的历史行为和其他用户的行为进行推荐。以下是一个简单的基于协同过滤的推荐算法示例，使用 Surprise 库：

from surprise import Dataset, Reader
from surprise.model_selection import train_test_split
from surprise import SVD

# 创建 Surprise 数据集
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(cleaned_users_data[['user_id', 'product_id', 'rating']], reader)

# 划分训练集和测试集
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)

# 使用 SVD 模型进行训练
model = SVD()
model.fit(trainset)

# 预测用户对于商品的评分
predictions = model.test(testset)

3. 用户个性化推荐

通过训练好的协同过滤模型，我们可以为每个用户生成个性化的外卖推荐。以下是一个简单的推荐函数示例：

def get_recommendations(user_id, model, n=5):
    """
    为用户生成推荐商品列表
    """
    all_products = cleaned_products_data['product_id'].unique()
    user_products = cleaned_users_data[cleaned_users_data['user_id'] == user_id]['product_id'].unique()

    # 找到用户未购买的商品
    unrated_products = list(set(all_products) - set(user_products))

    # 生成预测评分
    predictions = [model.predict(user_id, product_id) for product_id in unrated_products]

    # 根据预测评分排序，取前 n 个推荐商品
    recommendations = sorted(predictions, key=lambda x: x.est, reverse=True)[:n]

    return [recommendation.iid for recommendation in recommendations]