一、KMeans模型
- 数据预处理 程序：/preprocessing/kmeans/data_process.py
input： 输入的数据是 /data/hema_car-new.csv
功能：筛选特征，将特征转化为数值向量。
output：结果存储在 /data/train.csv
- kmeans聚类
程序：/modelling/kmeans/car_clustering.py
input： 输入的数据是 /data/train.csv
功能：对第1步构建的车的特征向量进行聚类。
output：结果存储在 /data/kmeans.csv
- 为用户推荐喜欢的车
程序：/infer/kmeans/user_rec.py
input： 输入的数据是 /data/kmeans.csv + /data/hema_car-new.csv
功能：基于用户最近喜欢的车，给他推荐可能喜欢的车。
output：输出直接打印出，没有存储到文件中。
二、logistic回归模型
- 数据集描述
(1) hema_car：二手车表，车辆相关信息。用于获取与车相关的特征。 一共 133972条记录。 id：车辆id，一共有130634条。 user_id：用户id，一共有5884个。
该表中既包含车相关信息也包含人相关信息，都可以作为特征。
(2) csb_car_event：浏览二手车源表。用户行为记录。浏览代表了用户的兴趣。 一共372306条记录。car_id非空的有98729条。 car_id：24900个。 user_id：8939个。
(3) hema_car_purchase_info：线上求购表。求购代表了用户的兴趣。 一共1939条记录。 brand_id：88个 series_id：404个 model_id：1014个 user_id：176个 这个表没有car_id，可以根据brand_id、series_id、model_id来关联，这 个表中的每条记录也代表了用户的一种兴趣。
(4) hema_user_login_record：用户登录记录表。 一共251834条记录。 user_id：48461个。 用户登录的频次可以作为一个特征。
由于整个数据比较乱，很多表对该项目没有价值，该项目只用上面4个表来 构建logistic回归模型。