Pratique du projet d'apprentissage automatique Python : vous apprendre à créer un système de recommandation intelligent

Le système de recommandation intelligent est un algorithme de recommandation largement utilisé dans le commerce électronique, les médias en streaming, les médias sociaux et d'autres domaines. Son objectif est de fournir aux utilisateurs des résultats de recommandations personnalisés et d'améliorer la satisfaction et la participation des utilisateurs. Les systèmes de recommandation intelligents sont généralement basés sur la technologie d’apprentissage automatiqueet sur l’apprentissagedes intérêts et des préférences des utilisateurs en analysant les données comportementales historiques des utilisateurs. Le système recommande ensuite aux utilisateurs du contenu ou des produits susceptibles de les intéresser en fonction de ces intérêts et préférences.

Pour créer un système de recommandation intelligent, vous devez d'abord collecter et prétraiter les données des utilisateurs. Ces données peuvent inclure les enregistrements d’achats des utilisateurs, les enregistrements de navigation, les enregistrements de recherche, les enregistrements de clics, etc. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour former un modèle d'apprentissage automatique capable de prédire le niveau d'intérêt d'un utilisateur pour différents articles.

Dans python, vous pouvez utiliser certaines bibliothèques d'apprentissage automatique matures pour créer des systèmes de recommandation, tels que scikit-learn et surprise. scikit-learn fournit de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés, tandis que surprise est une bibliothèque spécifiquement utilisée pour créer des systèmes de recommandation.

Voici un exemple de code Python simple qui montre comment utiliser scikit-learn pour créer un système de recommandation simple :

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)

Ce code charge d'abord les données d'interaction utilisateur-élément, puis crée un modèle de voisins les plus proches. Ce modèle utilise la similarité cosinusoïdale comme mesure de similarité et utilise un algorithme de force brute pour calculer la similarité. Ensuite, le modèle est entraîné sur les données. Enfin, le code utilise le modèle pour obtenir les éléments recommandés pour un utilisateur spécifique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!