购物篮分析与推荐系统：运用机器学习技术
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简介：
本项目聚焦于开发先进的购物篮分析与推荐系统，利用机器学习算法深入挖掘消费者购买行为数据，旨在为用户提供个性化商品推荐服务。通过精准预测顾客喜好，有效提升消费体验及商家销售业绩。
市场篮子分析项目名称：使用机器学习技术创建推荐系统
作者及完成日期：本项目的撰写者与完成时间为2020年3月26日。
介绍：
大型零售商的核心策略之一是识别顾客购买的不同商品或产品间的关联性。通过基于规则的学习（即关联规则挖掘），市场篮子分析能够有效地帮助实现这一目标。
以下是市场购物篮子分析可以为零售商达成的一些具体目的：
1. 推荐相关产品；
2. 规划商店布局；
3. 设计结合折扣和标价商品的促销活动；
4. 发现触发性产品（即，某些产品的共同购买会激发其他特定物品的需求）。
数据集：
我利用Amazon电子产品评论的数据集合完成了我的顶点项目。该数据库包含超过1,000,000条记录。
随后，我在命令行中提取了60万行用于进一步研究。
此项目由两个主要部分构成：
首先，在Amazon Sagemaker上启动了一个Jupyter笔记本实例以便完成这项工作的大部分任务；其次，使用Gephi进行相关操作。
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