• data/ 目錄用于存放用戶數據文件，比如瀏覽記錄和購買歷史。
• src/ 目錄包含主要的代碼文件，其中 main.py 是項目的入口點，recommendation_engine.py 包含推薦系統的核心邏輯，utils.py 提供輔助功能。
• requirements.txt 文件列出了項目的所有依賴庫，確保其他開發者能夠輕松安裝。
• README.md 文件用于記錄項目的基本信息和使用說明。

相關依賴

接下來，我們需要安裝一些 Python 包來支持項目的運行。以下是你需要的主要依賴庫及其安裝方法：

1. pandas：用于數據處理。
2. requests：用于發送 HTTP 請求與 Google Gemini API 進行交互。
3. scikit-learn：用于實現推薦算法。

你可以通過 requirements.txt 文件來安裝這些依賴。創建 requirements.txt 文件，添加以下內容：

pandas

requests

scikit-learn

然后在命令行中運行：

pip install -r requirements.txt

這樣，你的開發環境就會自動安裝所有必需的庫。

核心代碼

現在，我們進入核心代碼部分。這里的代碼主要包括兩個部分：推薦引擎和主程序。我們使用 Google Gemini API 進行數據分析和推薦生成。以下是推薦引擎的核心代碼示例：

recommendation_engine.py:

import requests

import pandas as pd



API_URL = "http://api.explinks.com/v2/SCD2024052823151effab90/python-gemini-api-personalized-recommendations"

API_KEY = "YOUR_API_KEY_HERE"def get_recommendations(user_data):

    response = requests.post(API_URL, json={"data": user_data}, headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"})

    recommendations = response.json()

    return recommendationsdef load_user_data(file_path):

    return pd.read_csv(file_path).to_dict(orient='records')def main():

    user_data = load_user_data('data/user_data.csv')

    recommendations = get_recommendations(user_data)

    print("Recommended Products:", recommendations)if __name__ == "__main__":

    main()```



__注意事項__:



1. 確保在 API_KEY 中填入你從 [冪簡集成](http://www.dlbhg.com/) API 平臺獲取的實際 API 密鑰。
2. user_data.csv 文件應包含用戶的瀏覽記錄和購買歷史數據。

### 啟動

完成代碼編寫后，啟動推薦系統非常簡單。只需在項目根目錄下運行以下命令：

python src/main.py

程序會讀取 data/user_data.csv 文件中的用戶數據，[調用 Google Gemini API](http://www.dlbhg.com/blog/zero-one-thing-api-free-calling-guide-easily-implement-iot-management) 生成推薦，并將推薦結果打印到控制臺。

如果你發現推薦結果不如預期，檢查以下幾點：

- 確保 user_data.csv 文件格式正確。
- 檢查 API 密鑰和請求是否符合 API 文檔中的要求。

## 總結

在本文中，我們通過詳細的實現步驟，展示了如何使用 Google Gemini API 來創建一個高效的個性化推薦系統。通過了解gemini api 的相關信息，你不僅能掌握如何利用這項強大的技術，還能在實際項目中運用得心應手。Google Gemini API 的多模態模型和長達2M的上下文窗口，使其在推薦系統構建中的表現尤為出色。

如果你對gemini api 感興趣，或許可以訪問[冪簡集成](http://www.dlbhg.com/) API平臺，深入了解更多的 API 服務。無論你是開發者還是技術愛好者，Google Gemini API 的應用都能為你帶來無限的可能性。希望你能通過這篇博文，掌握更多實用的技術，構建出更棒的個性化推薦系統！