一、数据集
搭配套餐id 商品列表
二、测试集
用户购买商品
三、导入数据
myFile=open('D:\四年记\天池\Taobao Clothes Matching Data\dim_fashion_matchsets（new).txt',
'r',encoding='utf-8')
四、获得干净的所需数据
因为数据集第一列对预测没有任何影响，所以需要去掉。第二列用分号来分割类别，介于这里无需考虑类别，所以就只需要将这些分号逗号去掉。
value=[]
for line in myFile:
value.append(re.split(r'[;,\s]\s*', str(line))[1:-1])
处理结果:
五、得到数据集中各个商品所对应推荐商品
为了让测试集获得推荐结果，我们就需要将数据集里的各个商品一一对应，这样已经一个商品我们就可以获得对应在搭配套餐中的其他商品。
totalValue=[]
for line in value:
totalValue.append(list(permutations(line, 2)))
处理结果:
六、拆分为两块以便预测
得到拆分的数据集的第一列第二列，为预测做准备。
train=[]
col1=[]
col2=[]
for line in totalValue:
for i in line:
train.append(i)
col1.append(i[0])
col2.append(i[1])
处理结果：
七、导入测试集进行预测
当测试集的值等于col1的值，即推荐col2的值，并用flagMat存每一个item的预测结果。
testFile = csv.reader(open(r'C:\Users\烫烫\Desktop\test_items（new).csv'))
outcome=[]
for i in testFile:
flag=0
flagMat=[]
flagMat.append(i[0])
index=i
for j in col1:
if(i[0]==j):
flagMat.append(col2[flag])
flag=flag+1
outcome.append(flagMat)
f1 = open("outcome.csv", "wb")
pickle.dump(outcome, f1)
f1.close()
八、完整代码
from itertools import permutations
import re
import csv
import pickle
myFile=open('D:\四年记\天池\Taobao Clothes Matching Data\dim_fashion_matchsets（new).txt',
'r',encoding='utf-8')
value=[]
totalValue=[]
train=[]
col1=[]
col2=[]
for line in myFile:
value.append(re.split(r'[;,\s]\s*', str(line))[1:-1])
for line in value:
totalValue.append(list(permutations(line, 2)))
for line in totalValue:
for i in line:
train.append(i)
col1.append(i[0])
col2.append(i[1])
testFile = csv.reader(open(r'C:\Users\烫烫\Desktop\test_items（new).csv'))
outcome=[]
for i in testFile:
flag=0
flagMat=[]
flagMat.append(i[0])
index=i
for j in col1:
if(i[0]==j):
flagMat.append(col2[flag])
flag=flag+1
outcome.append(flagMat)
f1 = open("outcome.csv", "wb")
pickle.dump(outcome, f1)
f1.close()