在当今数字化时代，推荐系统已经成为电子商务和信息检索领域不可或缺的一部分。它们通过预测用户可能感兴趣的商品或服务，帮助用户在海量信息中快速找到所需内容。本文将重点介绍推荐系统中的内容过滤技术，并以亚马逊服装数据集为例，展示如何实现一个推荐系统。
推荐系统是一种信息过滤系统，旨在预测用户对特定项目的兴趣，并据此推荐项目。例如，在亚马逊购物时，当搜索一个产品，网站会展示相似商品，这就是推荐系统在起作用。推荐系统通常基于两种技术：内容过滤和协同过滤。本文将主要探讨内容过滤技术。
使用的是亚马逊服装数据集，该数据集包含了商品的标题、品牌、颜色、价格等信息。通过亚马逊API获取数据，共有183k个数据点和19个特征。在本文中，将使用其中的6个特征：商品标识号、品牌、颜色、商品类型、中等大小的图片URL和商品标题。
数据预处理是构建推荐系统的第一步。需要移除所有特征值为空的数据点，以及去除标题中重复或相似的条目。例如，如果两个商品标题除了尺码不同外其他都相同，将它们视为重复项并移除。此外，还会移除那些商品相同但颜色不同的图片。
为了将商品标题转换为向量，首先需要进行文本预处理。这包括去除停用词和应用词干提取。使用nltk库下载的停用词列表，可以去除那些在文本中频繁出现但对理解文本含义帮助不大的词汇。
import nltk
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))
接下来，使用TF-IDF技术将文本转换为向量。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要性。通过计算每个标题的TF-IDF向量，可以找到与查询商品相似的商品。
在将文本转换为向量后，使用欧几里得距离来衡量商品之间的相似度。对于品牌和颜色这样的分类特征，使用独热编码将其转换为向量，并同样使用欧几里得距离计算相似度。对于商品图片，使用深度学习模型（如VGG16）将图片转换为向量，然后计算相似度。