为一个电商网站创建一个产品推荐系统。
网站包含以下类别的产品：衣服、鞋子、家具。我们希望为每个类别创建一个个性化的推荐系统，以提高销售额和客户满意度。
一个基于协同过滤的推荐系统会是一个很好的选择。基本思路是，系统会根据用户在过去购买和喜欢哪些产品，找到和这些产品有相似购买和喜好历史的其他用户，然后推荐这些用户购买而用户自己还没有发现的产品。对于不同类别的产品，可以分别训练三个不同的协同过滤模型，并在每个类别的产品页面上嵌入相应的推荐结果。同时，也可以考虑通过添加类别信息作为额外特征来进一步提高模型推荐的准确性。