Pour autant que je sache et d'après le site officiel de Python, il n'y a personne d'aussi mature que request et scrapy, ou pas du tout.
Je vous recommande (je l'ai lu) de lire le chapitre sur le système de recommandation du livre "Collective Programming Wisdom" (pages 20-30) pour mettre en œuvre un système de recommandation simple (Le livre parle de pratique. Il y a presque pas besoin d'acquérir des connaissances théoriques pertinentes. Un exemple dans le livre est de recommander des films aux gens en fonction des notes des films)
Le niveau de 100 000 est un très petit ordre de grandeur, un simple algorithme suffit, et il n'est pas nécessaire de considérer les performances.
Désolé, j'ai regardé attentivement et j'ai constaté qu'il y en avait encore, mais je ne sais pas s'ils sont utiles ou non
Vous pouvez vous référer aux articles suivants (nécessité de contourner le pare-feu), qui incluent principalement Crab, pysuggest 1.0, unison-recsys et python-recsys. Bibliothèques Python pour créer des systèmes de recommandation
En fait, je pense qu'il est préférable d'en écrire un vous-même pour ce scénario ou de l'héberger sur l'hôte cloud d'Amazon. Si vous l'écrivez vous-même, vous pouvez également pratiquer l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique
![[Web front-end] Démarrage rapide de Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
Pour autant que je sache et d'après le site officiel de Python, il n'y a personne d'aussi mature que request et scrapy, ou pas du tout.
Je vous recommande (je l'ai lu) de lire le chapitre sur le système de recommandation du livre "Collective Programming Wisdom" (pages 20-30) pour mettre en œuvre un système de recommandation simple
(Le livre parle de pratique. Il y a presque pas besoin d'acquérir des connaissances théoriques pertinentes. Un exemple dans le livre est de recommander des films aux gens en fonction des notes des films)
Le niveau de 100 000 est un très petit ordre de grandeur, un simple algorithme suffit, et il n'est pas nécessaire de considérer les performances.
Désolé, j'ai regardé attentivement et j'ai constaté qu'il y en avait encore, mais je ne sais pas s'ils sont utiles ou non
https://www.tensorflow.org/
http://caffe.berkeleyvision.org/
Vous pouvez vous référer aux articles suivants (nécessité de contourner le pare-feu), qui incluent principalement Crab, pysuggest 1.0, unison-recsys et python-recsys.
Bibliothèques Python pour créer des systèmes de recommandation
En fait, je pense qu'il est préférable d'en écrire un vous-même pour ce scénario ou de l'héberger sur l'hôte cloud d'Amazon. Si vous l'écrivez vous-même, vous pouvez également pratiquer l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique
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