Pythonによるレコメンデーションシステム

レコメンデーション システムは、ユーザーの好みや過去の行動に基づいてアイテムやコンテンツをユーザーに推奨する Python のツールです。このテクノロジーはアルゴリズムを使用してユーザーの将来の好みを予測し、最も関連性の高いコンテンツをユーザーに提供します。

このシステムの範囲は非常に広く、電子商取引、ストリーミング サービス、ソーシャル メディアなどのさまざまな業界で広く使用されています。製品、映画、音楽、書籍などはすべて、これらのシステムを通じて推奨できます。パーソナライズされた推奨事項を提供することは、顧客エンゲージメントとロイヤルティの向上に役立つだけでなく、売上の増加にもつながります。

レコメンデーション システムの種類

コンテンツベースのレコメンデーション システム

これらの操作の背後にある考え方は、ユーザーが以前に使用したことのあるアイテムと同等の推奨事項を取得できることです。このシステムは、ユーザーに適した提案のリストを作成することを目的として、ユーザーの好みによく似た項目を特定するアルゴリズムを使用します。この設定では、アルゴリズムが商品の品質やユーザー評価などの商品に関連するデータを分析し、どの推奨事項を作成するかを決定します。

＃＃＃アルゴリズム＃＃＃

• ステップ 1

  - 必要なライブラリをインポートします

• ステップ 2

  - データセットの読み込み

• ステップ 3

  - データの前処理

• ステップ 4

  - 類似性行列の計算

• ステップ 5

  - 各ユーザーごと -

  ユーザーが操作したアイテムを選択してください
  ステップ 5a で選択した各項目 -

  • 他のすべてのアイテムとの類似性スコアを取得します
    ユーザーの評価を重みとして使用して、類似性スコアの加重平均を計算します

  重み付けされた類似性スコアに基づいて項目を降順に並べ替えます
  上位 N 個のアイテムをユーザーに推奨します

• ステップ 6

  - すべてのユーザーからの推奨事項を返します。

  ＃＃＃例＃＃＃ リーリー
ムービー データをローカル CSV ファイルからデータ フレームに読み込みます。 fit_transform() 関数を使用して映画の説明を行列に変換し、コサイン類似度行列を計算します。

次に、映画のタイトルをパラメータとして受け取り、データフレーム内に映画のタイトルのインデックスが存在する場合はそれを取得する関数を定義します。

次に、渡された映画タイトルと他のすべての映画タイトルの間の類似性スコアを含むタプルのリストを作成します。各タプルはインデックスと類似性スコアで構成されます。次に、データ フレームにインデックスを付けて映画タイトルのリストを表示します。

＃＃＃出力＃＃＃ リーリー

協調フィルタリング推奨システム

代わりに、これらは他のユーザーからのデータに依存して推奨事項を生成します。このようなシステムは、さまざまなユーザーの好みや行動を比較し、同様の好みを持つ他のユーザーが好む可能性のあるアイテムを提案します。協調フィルタリングは、推奨事項を生成する際に多くのユーザーの意見を考慮するため、一般にコンテンツベースのシステムよりも正確です。

＃＃＃アルゴリズム＃＃＃

ステップ 1

-必要なライブラリをインポートします。

• ステップ 2

  - ユーザー評価を提供する「評価.csv」ファイルを読み込みます。

• ステップ 3

  - 「user_item_matrix」を作成してユーザー評価データをマトリックスに変換します

• ステップ 4

  - コサイン類似度を使用してユーザー評価の類似性を計算します。

• ステップ 5

  - 類似したユーザーを特定する

• ステップ 6

  - 平均評価を計算します。

• ステップ 7

  - 対象のユーザー ID を選択します。

• ステップ 8

  - 映画 ID と評価を出力します。

  ＃＃＃例＃＃＃ リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー ＃＃＃結論は＃＃＃
レコメンダ システムを作成するタスクは、プログラマにとって非常に複雑な作業になる可能性がありますが、これは大きなメリットをもたらす貴重なツールです。 Python を使用してレコメンデーション システムを構築すると、作成とカスタマイズのプロセスを簡素化するさまざまなオプションが提供されます。ただし、他のコーディング作業と同様、レコメンダー システムの開発時には潜在的な問題が発生する可能性があります。これらの典型的な複雑さを認識し、それらに対処するための措置を講じることは、レコメンダー システムを確実に成功させるために重要です。

• 最終的には、レコメンダー システムは非常に強力な資産となり得るため、それが正しく構築され、最適に動作することを保証するために必要な時間と労力を投資する価値があることを覚えておくことが重要です。

以上がPythonによるレコメンデーションシステムの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。