Als nächstes kommt im Codecademy CS-Zertifizierungskurs eine Empfehlungsmaschine hinzu. Ich habe eines geschrieben, das eine einfache Videospielempfehlung ausführt und 5 Titel aus einem von 5 Genres zurückgibt und es dem Spieler ermöglicht, einen Klappentext zu jedem der Titel aus dieser Liste zu sehen.
Das vorherige Projekt konzentrierte sich auf etwas mit praktischer Anwendung für meinen aktuellen Arbeitsbereich, einen Finanzrechner für Kredite und Spardividenden. Dieses war eher auf ein Hobby ausgerichtet, mit dem ich mich immer weniger beschäftige, je mehr ich mich mit Informatik beschäftige: Videospiele.
Bewertungen für Rankings habe ich von MetaCritic bezogen, mich aber der Einfachheit halber dafür entschieden, die Bewertungen der Spieler statt der Bewertungen der Rezensenten zu verwenden, da MetaCritic die Bewertungen der Rezensenten auf einer 100er-Skala und die Benutzerbewertungen auf einer 10er-Skala meldet.
Die App läuft mit Diagrammen und Eckpunkten. Ich habe Diktate verwendet, um die Schlüssel und Werte für die Spiele und Bewertungen sowie für Klappentexte zu speichern. Ich habe einen Helfer geschrieben, um die Daten automatisch in das Diagramm für das Hauptskript zu laden.
Diese Übung hat mich auch dazu inspiriert, ein persönliches Portfolio-Projekt zu starten, das ebenfalls Diagramme verwendet, mir aber ermöglicht, mehr mit einem TreeNode-System zu arbeiten, da ich damit noch nicht viel gemacht habe.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Terminal-Empfehlungs-Engine. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!