基于Pandas和余弦相似度的大数据智能护肤品推荐系统——机器学习算法的应用（附Python代码及测试数据）

简介：
本项目构建了一套利用Pandas与余弦相似度技术的大数据智能护肤品推荐系统，并运用了机器学习算法进行优化。通过分析用户皮肤类型、偏好等多维度数据，提供个性化的护肤产品建议。本文详细介绍了系统的实现过程，并附有Python代码及测试数据集供参考和实践。 本项目结合了Pandas数据处理工具与机器学习技术，旨在构建一个智能的护肤品推荐系统。该系统不仅考虑用户的肤质特征，还会考虑到过敏反应等因素，并筛选出相互禁忌的产品，以便为不确定如何选择护肤品的用户提供个性化的推荐。 项目的运行环境包括Python和Pycharm环境。项目包含四个模块：文件读入、推荐算法、应用模块以及测试调用函数。其中，文件读入部分主要负责读取用户的肤质特征、诉求及过敏成分，并导入五个数据集文件，分别是用户数据库、产品主要成分表、功能表、禁忌搭配成分表和护肤公式；推荐算法中的相似度由用户购买记录与肤质相似度组成，最后通过加权求和得出结果。应用模块可以根据已计算并排序的用户信息找到合适的产品，并加工成适当的数据格式，按护肤公式的种类进行排列组合，同时考虑单品过敏及组合推荐之间的相互禁忌情况。若有相互禁忌或过敏问题，则在最终输出中告知用户。