根据给定的数据集为一组产品创建一个推荐系统。
一组产品的信息，以及消费者购买这些产品的历史数据集。
创建推荐系统需要以下步骤：
1. 数据清洗和预处理：对历史数据集进行清洗和预处理，包括去除异常值和缺失值等。
2. 特征提取和选择：提取关键特征并选择最相关的特征来建立模型。
3. 模型建立：选择适当的推荐算法建立模型，如基于内容的推荐、协同过滤等。
4. 评估和优化：通过交叉验证等方法评估模型性能并对模型进行优化。
5. 展示和应用：将模型应用于新的商品和用户数据，并将推荐结果以可视化的方式展示给用户。