レコメンドエンジンを環境構築無しでpythonで実装してみる

■この記事について

こちらでAMAZON、楽天などのECサービスにおいて最近重要視されている『商品レコメンド』とは何か？について記事にまとめました。
こちらの記事では、その中で『アソシエーション分析』という統計的手法を用いる方法について、pythonを用いた実装をしていきます。

■pythonの実行環境について

Google Colaboratoryを利用します。これにより、pythonを実行させる環境設定は必要ありません。

■アソシエーション分析を活用したレコメンドエンジン作成のチュートリアル

それでは、チュートリアルを初めていきます。

■必要なライブラリのインポート

必要なライブラリのインポートを行います。

 #ライブラリのインポート 
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

■データセットの読み込み

今回のチュートリアルで用いるデータセットを読み込みます。

こちらはgithubのリポジトリからデータセットを読み込んでいます。
※ちなみにGoogle Colaboratoryでの実行を前提としています。

 #データセットの読み込み 
import urllib.request
from io import StringIO
url = "https://raw.githubusercontent.com/tachiken0210/dataset/master/dataset_cart.csv" #csvを読み込む関数 
def read_csv(url):
   res = urllib.request.urlopen(url)
   res = res.read().decode("utf-8")
   df = pd.read_csv(StringIO( res) )
   return df #実行 
df_cart_ori = read_csv(url)

​

■データセットの中身の確認