最终项目：护肤推荐系统

简介：
本项目旨在开发一个智能化的护肤推荐系统，利用大数据分析用户的肤质和需求，提供个性化的护肤产品建议。 对于我的最终项目，我计划创建一个推荐系统。基于我在丝芙兰网站的工作经历——那时我是数据科学家兼普通客户——我对该平台的数据结构有深入了解，并且具备一定的专业知识背景。据我了解，目前丝芙兰并没有完善的推荐机制：用户可以根据制造商的说明筛选产品，例如选择特定类型的产品（如粉底、爽肤水或保湿霜），提供一些详细信息后获得过滤结果。然而，这一过程背后的算法并未涉及成分分析和用户特征评估。 我对构建皮肤护理推荐系统有很多设想。其中一个想法是通过分析用户的个人属性——包括肤色、皮肤类型、眼睛颜色以及头发颜色等来优化推荐效果。这与我之前进行的遗传学研究有许多相似之处。另一个构想则是利用几种自然语言处理技术，以了解护肤产品的化学特性。尽管我没有生物化学背景知识，但这些技术将帮助识别具有类似成分的产品，并向已经喜欢某种产品但尚未尝试其姐妹产品的用户做出推荐。 经过几天的研究和探索后，我最终设计出了三种模型：一种基于用户的特征相似性来推荐相关产品（如果一个用户与另一位有着相同或非常接近的个人属性）。