レコメンドされる商品を2つにできる？

2024年6月8日2024年6月17日

はい、レコメンドされる商品を複数にすることは可能です。以下は、複数の商品をレコメンドするように上記のコードを修正したものです。

python
import numpy as np

# 既存のデータセット
existing_data = {
    0: [10, 'Electronics', 4.5],  # 商品ID: [価格, カテゴリ, 評価]
    1: [20, 'Books', 3.8],
    2: [15, 'Electronics', 4.2],
    3: [25, 'Clothing', 4.0],
    4: [30, 'Books', 4.5],
    # 他の商品の特徴量も同様に定義
}

# 新しい情報
new_data = {
    5: [35, 'Electronics', 4.7],  # 新しい商品ID: [価格, カテゴリ, 評価]
    6: [40, 'Clothing', 4.3],
    # 新しい情報の他の商品の特徴量も同様に定義
}

# 既存のデータセットに新しい情報を追加
existing_data.update(new_data)

# モデルの再学習（ここでは省略）

# 更新されたモデルを使用して複数の商品をレコメンドする
def recommend_items(state, num_recommendations=2):
    # 特徴量を考慮した商品のレコメンドを行うロジックを実装
    # ここでは、更新されたモデルを使用してレコメンドを作成すると仮定
    # 実際のECサイトでは、より高度なモデルや特徴量エンジニアリングが必要
    # 以下は仮の実装
    recommended_items = np.random.choice(list(existing_data.keys()), num_recommendations, replace=False)
    return recommended_items

# 新しいレコメンドを作成
recommended_items = recommend_items(0, num_recommendations=2)  # 初期状態とレコメンド数を指定
print("Recommended Item IDs:", recommended_items)

このコードでは、num_recommendationsというパラメータを追加して、レコメンドされる商品の数を指定できるようにしました。デフォルトでは2つの商品がレコメンドされますが、必要に応じてこの数を変更できます。