协同过滤推荐系统以用户行为数据驱动，核心步骤包括：清洗交互日志为用户-商品-强度三元组，构建加权稀疏矩阵并降维，用Annoy/Faiss加速相似度检索，融合User-CF与Item-CF结果（70%:20%:10%热门新品），上线前需多样性控制、业务规则约束及AB测试验证CTR与GMV占比。
用Python做协同过滤推荐系统，核心是“用户行为数据驱动”，不是靠商品内容，而是靠用户和商品之间的交互关系（比如点击、加购、下单）来发现相似用户或相似商品。流程不复杂但容易忽略细节，下面按实际开发顺序讲清楚关键步骤。
协同过滤只认“谁对什么做了什么”，所以原始日志要规整成三列：用户ID、商品ID、行为强度（如评分、购买次数、停留时长等）。没有显式评分？可以用隐式反馈建模——比如购买记为1，加购记为0.8，浏览记为0.3。
用scikit-learn的sparse.csr_matrix构造矩阵，别用普通二维数组——百万级用户+十万级商品下内存直接爆掉。行是用户，列是商品，值是加权行为分。
用户协同（User-CF）适合“找同类人爱啥”，物品协同（Item-CF）更稳、易解释、线上响应快。实际业务中建议两者都跑，再加权融合。
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模型离线AUC高≠线上好用。真实场景里，多样性、新颖性、商业目标（比如拉新、清库存）一样重要。
基本上就这些。代码层面用surprise库快速验证算法，生产环境用lightfm或自研PySpark pipeline。关键是别迷信“准确率”，推荐系统的终点是用户愿意继续逛下去。
以上就是Python利用协同过滤构建电商推荐系统的完整流程【技巧】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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