Hola a todos, soy Wei Xue AI. Hoy les presentaré la aplicación práctica del gráfico de conocimiento 25: la construcción de gráficos de productos de supermercado basado en py2neo y la realización del sistema de recomendación de productos. En este artículo, los guiaré sobre cómo Utilice py2neo y Neo4j para crear un gráfico práctico de conocimiento de productos de supermercado y un sistema de recomendación. El sistema puede ayudar a los usuarios a encontrar rápidamente los productos que les interesan y brindar servicios de recomendación personalizados.
Tabla de contenido
- Muestra y análisis de datos.
- Instalación y configuración de py2neo y Neo4j.
- Importar datos a Neo4j
- Construir gráfico de conocimiento
- Algoritmo de recomendación de producto
- código completo
- en conclusión
1. Muestra y análisis de datos
Primero, necesitamos datos CSV de muestra para el producto. Por ejemplo, podríamos tener datos como estos:
序号,商品名称,商品类别,价格,评分
1,红富士苹果,水果,6.5,4.7
2,新鲜橙子,水果,5.2,4.8
3,优质大米,粮食,8.1,4.6
4,进口牛奶,饮品,12.3,4.9
5,鸡蛋,肉类,7.9,4.8
En estos datos 序号está el identificador único del producto, 商品名称el nombre del producto, 商品类别la categoría a la que pertenece el producto, 价格el precio del producto 评分y la calificación del producto.
2. Instalación y configuración de py2neo y Neo4j
Primero instale Neo4j y py2neo, luego inicie el servicio Neo4j, cree una nueva base de datos y