Projektpraxis für maschinelles Lernen in Python: Lernen Sie, ein intelligentes Empfehlungssystem aufzubauen

Das intelligente Empfehlungssystem ist ein Empfehlungs-Algorithmus, der in E-Commerce, Streaming-Medien, sozialen Medien und anderen Bereichen weit verbreitet ist. Sein Zweck besteht darin, Benutzern personalisierte Empfehlungsergebnisse bereitzustellen und die Zufriedenheit und Teilnahme der Benutzer zu verbessern. Intelligente Empfehlungssysteme basieren in der Regel auf „maschinellem Lernen“ und „lernen“ die Interessen und Vorlieben der Benutzer durch die Analyse der historischen Verhaltensdaten der Benutzer. Basierend auf diesen Interessen und Präferenzen empfiehlt das System den Nutzern dann Inhalte oder Produkte, die für sie von Interesse sein könnten. Um ein intelligentes Empfehlungssystem aufzubauen, müssen Sie zunächst Benutzerdaten sammeln und vorverarbeiten. Zu diesen Daten können Kaufdatensätze, Browsing-Datensätze, Suchdatensätze, Klickdatensätze usw. der Benutzer gehören. Diese Daten können dann verwendet werden, um ein Modell für maschinelles Lernen zu trainieren, das in der Lage ist, das Ausmaß des Interesses eines Benutzers an verschiedenen Artikeln vorherzusagen. In

können Sie einige ausgereifte Bibliotheken für maschinelles Lernen verwenden, um Empfehlungssysteme wie Scikit-Learn und Surprise zu erstellen. scikit-learn bietet viele häufig verwendete Algorithmen für maschinelles Lernen, während Surprise eine Bibliothek ist, die speziell zum Erstellen von Empfehlungssystemen verwendet wird. Hier ist ein einfaches

Codebeispiel, das zeigt, wie man mit scikit-learn ein einfaches Empfehlungssystem erstellt:

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# Load the user-item interaction data
data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",")

# Create a Nearest Neighbors model
model = NearestNeighbors(metric="cosine", alGorithm="brute")

# Fit the model to the data
model.fit(data)

# Get recommendations for a user
user_id = 10
neighbors = model.kneighbors(data[user_id, :], n_neighbors=10)

# Print the recommended items
for item_id in neighbors[1]:
print(item_id)

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