我们知道推荐系统可以大致分为三类：基于内容的推荐系统，协同过滤推荐系统和混合推荐系统（使用这两者方式组合）。基于协同过滤的推荐系统使用的是用户的行为数据(如用户的评分记录等)，但是呢这就会遇到所谓的冷启动的问题,即它无法为一个新用户推荐商品(因为新用户没有评分记录)，它也无法为一个新的商品做出推荐(因为新商品不存在评分记录),它也无法为一个新上线的网站做有效的推荐(没有注册用户,全部都是新商品)，如果出现这样的“三新”问题，那么基于协同过滤的推荐系统将无法很好的工作。

然而基于内容的推荐系统则可以很好的规避所谓的"冷启动"问题。今天我们将实现一个基于内容的服装推荐系统，它使用商品的元数据(如商品的名称)来为用户进行推荐，从而忽略了用户行为(不利用评分数据),所以它可以有效的规避“冷启动”问题。

我们的数据来自于亚马逊的网站，你可以在这里下载这些数据，在这些数据中我们主要使用products和categories这两张表。

 我们注意到 name 是商品的名称，商品的名称是由商家自己录入的，catIds为商品对应的分类Id,从左到右依次表示一级类目、二级类目、三级类目。

接下来我们看一下categories表。

 我们发现在categories表中罗列了所有的catId,但是并没有区分一级、二级、三级类目的标志。因此我们要从products表中的解析catIds字段，将原来混合在一起的三类目拆分为三个独立的类目，这样才有助于我们从中过滤出服装类的数据。如何解析catIds字段就不在这里详细说明了(源码中有)，在这里让大家看一下解析好的products表:

我们将catIds分解成三个独立的字段,cat1,cat2,cat3分布对应一级类目、二级类目、三级类目,并将原来的catId都替换成了categories表中的类目名称，这样我们就不再需要categories表了。下面我们简单看一下一级类目cat1的数据分布情况:

在一级类目cat1的数据中"图书音像" 数据最多，但是数据也比较杂乱,因此这次我们选择“服饰服装”类数据来进行推荐

如何拆分products表中的catIds字段，这里不再说明,请看源代码，下面我们要对clothes表的name字段进行清洗，我们要删除一些符号,并进行分词，最后我们生成两新的字段:clean_name和cut_name。

首先我们查看name中最常用的20个词语

接下来我们查看最常用的20个Bigrams词语对:

 最后我们查看一下最常用的20个Trigrams词语对

接下来我们查看一下name中词语数量的分布:

我们看到大部分name的所包含的词语数量在6至15个之间。

首先我们要对经过分词的cut_name字段进行向量化处理,在这里我们使用sklearn的TfidfVectorizer来对文本数据进行向量化处理。

然后我们定义一个处理文本的函数，该函数的功能是将特定name进行清洗和分词,以便系统根据特定name来推荐与其相似的其他的服装，同样也可以处理用户输入的自定义name.

接下来我们创建一个推荐函数,该函数通过余弦相似度来匹配与特定name相似的其他n个服装,并将推荐结果返回给用户:

最后让我们来看一下基于内容的服装推荐的效果吧，我们从clothes表中随机选几个商品的name，然后让系统根据这些name来推荐10个与其相似的别的服装。

最后我们看一下自定义name的推荐效果:

基于内容的推荐可以利用产品的元数据,如名称、规格或技术参数等进行推荐，而不依赖用户的行为数据如评分,点击记录等。这样可以有效的解决冷启动的问题。