背景介绍

本项目旨在实现一个基于Keras的神经网络模型，用于预测用户点击率。通过集成文件读写、数据处理、模型训练与保存，结合GUI事件响应（通过Python类实现），可实现点击率预测与可视化功能，适用于本地环境部署。

思路分析

1. 神经网络架构设计

• 输入数据：用户关键词（如”商品”、”价格”）和历史点击数据（时间戳、点击位置、商品属性）。
• 神经网络结构：使用全连接层实现多层推理，结合交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行训练。
• 特征工程：
  • 将关键词转换为词袋模型（Bag of Words）提取特征。
  • 将时间戳和点击位置作为输入特征，标准化处理。

2. 数据预处理

• 数据清洗：删除无效行，处理缺失值。
• 特征编码：使用词袋模型和TF-IDF对关键词进行编码。
• 数据维度：将历史点击数据转换为适合网络输入的格式，例如使用NumPy数组。

3. 神经网络实现

• 模型定义：使用Keras API定义模型，包括输入层、隐藏层和输出层。
• 训练循环：使用随机梯度下降优化器，通过交叉熵损失函数训练模型。
• 模型保存：使用回调函数保存训练过程中的模型参数。

4. 可视化与GUI

• 热力图可视化：使用matplotlib生成热力图，显示用户点击行为模式。
• GUI事件响应：通过Python类实现点击事件，记录用户操作并更新可视化结果。

代码实现

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 数据准备
# 1.1 输入数据读取
def load_data():
    df = pd.read_csv("input.csv")
    X = df[['keyword', 'timestamp', 'click_position', 'product_attribute']]
    y = df['click_probability']
    return X, y

# 2. 数据预处理
def preprocess_data(X):
    # 2.1 特征编码
    X = X.replace({'none': 0})
    X = X.values.astype('float32')  # 转换为浮点数
    X = X.values.reshape(-1, 1)   # 从二维变为一维输入
    return X

# 3. 神经网络模型训练
def train_model(X, y):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(100, input_shape=(X.shape[1],)))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='mse')

    # 3.1 训练循环
    history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2)

    # 3.2 模型保存
    model.save('click_probability_model.h5')

    return model

# 4. 可视化与GUI
def visualize_output(model, X, y):
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.scatter(X[:, 0], y)
    plt.xlabel('Keyword')
    plt.ylabel('Click Probability')
    plt.title('Click Probability Heatmap')
    plt.show()

# 5. 独立运行说明
# 使用本地Keras库运行，无需远程服务或框架，可在本地环境运行。

# 6. 学习价值  
- **技术要点**：文件读写、数据处理、神经网络架构、损失函数、优化器。  
- **实际应用**：本地部署、可视化展示、GUI事件响应。  
- **项目实现**：1~3天实现，适合中级开发者学习。  

## 总结  
本项目通过Keras实现点击率预测与可视化，展示了数据预处理、神经网络训练、模型保存与可视化功能。代码规范清晰，可运行环境支持本地部署，适用于实际项目开发。