基于Python的白酒数据推荐系统

​​1. 引言​​

中国白酒市场品类繁多、消费需求个性化显著，用户常面临“选择困难”。传统推荐依赖人工经验或简单销量排序，难以精准匹配用户偏好。
本系统基于Python生态，融合协同过滤、内容推荐与深度学习技术，构建智能化白酒推荐引擎，旨在提升用户发现心仪产品的效率，同时助力酒企优化营销策略。

​​2. 技术背景​​

​​2.1 核心技术栈​​

• ​​数据处理​​：Pandas（数据清洗）、NumPy（数值计算）。
• ​​推荐算法​​：Surprise（协同过滤）、Scikit-learn（内容相似度）、TensorFlow/Keras（深度学习）。
• ​​存储​​：MySQL（结构化数据）、Redis（缓存热门推荐结果）。
• ​​可视化​​：Dash（交互式推荐结果展示）。

​​2.2 数据来源​​

• 公开白酒数据集（如酒仙网、天猫白酒品类数据）。
• 用户行为日志（浏览、购买、评分记录）。
• 白酒属性数据（香型、度数、产地、原料、价格区间）。

​​3. 应用场景​​

​​3.1 场景1：基于用户行为的协同过滤推荐​​

• ​​目标​​：根据用户历史评分或购买记录，推荐相似用户偏好的白酒。
• ​​代码实现​​：

  from surprise import Dataset, KNNBasic, Reader
  import pandas as pd
  
  # 模拟用户-白酒评分数据（用户ID、白酒ID、评分）
  data = pd.DataFrame({
      'user_id': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
      'wine_id': [101, 102, 101, 103, 102, 103],
      'rating': [5, 4, 3, 5, 4, 4]
  })
  
  # 加载数据至Surprise格式
  reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
  dataset = Dataset.load_from_df(data[['user_id', 'wine_id', 'rating']], reader)
  
  # 训练KNN协同过滤模型
  trainset = dataset.build_full_trainset()
  model = KNNBasic(sim_options={'user_based': True})
  model.fit(trainset)
  
  # 为用户1推荐Top-2白酒
  user_inner_id = trainset.to_inner_uid(1)
  neighbors = model.get_neighbors(user_inner_id, k=2)
  neighbor_wine_ids = [trainset.to_raw_iid(i) for i in neighbors]
  print("为用户1推荐的白酒ID:", neighbor_wine_ids)

​​3.2 场景2：基于内容的白酒相似度推荐​​

• ​​目标​​：根据白酒属性（香型、度数、产地）计算相似度，推荐属性相近的产品。
• ​​代码实现​​：

  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
  
  # 模拟白酒属性数据（香型+度数+产地）
  wines = pd.DataFrame({
      'wine_id': [101, 102, 103, 104],
      'attributes': ['浓香型 52度 四川', '酱香型 53度 贵州', '清香型 42度 山西', '浓香型 52度 江苏']
  })
  
  # 将属性文本向量化
  vectorizer = TfidfVectorizer()
  tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(wines['attributes'])
  
  # 计算余弦相似度矩阵
  similarity_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix)
  
  # 为白酒101推荐Top-2相似白酒
  target_idx = wines[wines['wine_id'] == 101].index[0]
  similar_indices = similarity_matrix[target_idx].argsort()[::-1][1:3]  # 排除自身
  recommended_wines = wines.iloc[similar_indices]['wine_id'].tolist()
  print("与白酒101相似的推荐ID:", recommended_wines)

​​3.3 场景3：深度学习混合推荐（协同过滤+内容特征）​​

• ​​目标​​：融合用户行为与白酒属性，提升推荐多样性。
• ​​代码实现​​：

  import tensorflow as tf
  from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Flatten, Concatenate, Dense
  from tensorflow.keras.models import Model
  
  # 模拟数据：用户ID、白酒ID、白酒属性（编码为数值）
  user_ids = [1, 1, 2, 2, 3, 3]
  wine_ids = [101, 102, 101, 103, 102, 103]
  attributes = [[1, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 1]]  # 示例：香型/度数/产地one-hot
  
  # 构建输入层
  user_input = Input(shape=(1,), name='user_input')
  wine_input = Input(shape=(1,), name='wine_input')
  attr_input = Input(shape=(3,), name='attr_input')  # 假设属性为3维one-hot
  
  # 用户嵌入层
  user_embedding = Embedding(input_dim=10, output_dim=8)(user_input)  # 假设10个用户
  user_vec = Flatten()(user_embedding)
  
  # 白酒嵌入层
  wine_embedding = Embedding(input_dim=20, output_dim=8)(wine_input)  # 假设20个白酒
  wine_vec = Flatten()(wine_embedding)
  
  # 合并特征
  merged = Concatenate()([user_vec, wine_vec, attr_input])
  dense = Dense(16, activation='relu')(merged)
  output = Dense(1, activation='sigmoid')(dense)  # 预测评分（0-1）
  
  # 构建模型
  model = Model(inputs=[user_input, wine_input, attr_input], outputs=output)
  model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
  model.summary()
  
  # 训练模型（需扩展为真实数据）
  # model.fit([np.array(user_ids), np.array(wine_ids), np.array(attributes)], np.array(ratings), epochs=10)

​​4. 原理解释与流程图​​

​​4.1 系统原理​​

1. ​​数据层​​：整合用户行为日志与白酒属性数据，存储至MySQL。
2. ​​特征层​​：
   • 用户行为特征：评分、购买频率、浏览时长。
   • 白酒内容特征：香型、度数、产地、价格（one-hot或数值编码）。
3. ​​模型层​​：
   • 协同过滤：挖掘用户-白酒交互矩阵的潜在因子。
   • 内容推荐：基于属性相似度计算。
   • 混合模型：融合行为与内容特征，提升泛化能力。
4. ​​服务层​​：实时推荐API（Flask/FastAPI） + 缓存热门结果（Redis）。

​​4.2 流程图​​

[用户行为数据] + [白酒属性数据] → [特征工程] → [协同过滤模型] + [内容推荐模型] → [混合模型] → [推荐结果API] → [前端展示]

​​5. 环境准备​​

# 创建虚拟环境
python -m venv liquor_rec_env
source liquor_rec_env/bin/activate  # Linux/Mac
liquor_rec_env\Scripts\activate     # Windows

# 安装依赖
pip install pandas numpy scikit-learn surprise tensorflow flask redis mysql-connector-python

​​6. 实际应用代码示例​​

​​6.1 从MySQL加载白酒数据​​

import mysql.connector
import pandas as pd

conn = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="password",
    database="liquor_db"
)
query = "SELECT wine_id, attributes FROM wines"
wines_df = pd.read_sql(query, conn)
conn.close()

​​6.2 推荐结果可视化（Dash）​​

import dash
from dash import dcc, html
import plotly.express as px

app = dash.Dash(__name__)

# 模拟推荐结果
recommendations = pd.DataFrame({
    'wine_id': [101, 102, 103],
    'score': [0.9, 0.8, 0.7]
})

app.layout = html.Div([
    html.H1("白酒推荐结果"),
    dcc.Graph(
        figure=px.bar(recommendations, x='wine_id', y='score', title="Top-3推荐白酒得分")
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

​​7. 运行结果与测试​​

​​7.1 测试步骤​​

1. ​​单元测试​​：验证相似度计算函数是否正确。

   import unittest
   
   class TestSimilarity(unittest.TestCase):
       def test_cosine_similarity(self):
           vec1 = [1, 0, 1]
           vec2 = [1, 0, 0]
           from numpy.linalg import norm
           dot = sum(a*b for a, b in zip(vec1, vec2))
           cos_sim = dot / (norm(vec1) * norm(vec2))
           self.assertAlmostEqual(cos_sim, 0.707, places=3)
   
   if __name__ == '__main__':
       unittest.main()

2. ​​集成测试​​：检查从数据加载到推荐生成的全流程。

​​7.2 结果示例​​

https://via.placeholder.com/600x400?text=Top-3+Recommended+Wines+Scores

​​8. 部署场景​​

• ​​本地部署​​：通过Flask构建REST API，供前端调用。
• ​​云服务部署​​：Docker容器化后部署至阿里云，结合Redis缓存热门推荐结果。

​​9. 疑难解答​​

• ​​问题1：冷启动问题（新用户/新品）​​
  • ​​解决方案​​：
    • 新用户：基于人口统计信息（地域、年龄）推荐热门白酒。
    • 新品：基于内容相似度推荐至目标用户群。
• ​​问题2：数据稀疏性​​
  • ​​解决方案​​：引入矩阵分解（如SVD）或深度学习模型降维。

​​10. 未来展望与技术趋势​​

• ​​技术趋势​​：
  • 实时推荐：结合Kafka流处理用户行为日志，动态更新推荐结果。
  • 多模态融合：引入白酒图片（CNN提取视觉特征）与评论情感分析（NLP）。
• ​​挑战​​：用户隐私保护（联邦学习）、长尾商品曝光不足。

​​11. 总结​​

本系统通过协同过滤、内容推荐与深度学习技术，构建了高精准度的白酒推荐引擎，有效解决了用户选择困难与酒企营销低效的问题。未来可通过实时化与多模态技术进一步优化体验，推动白酒行业的智能化升级。