Python 機械学習プロジェクトの実践: インテリジェントなレコメンデーション システムの構築方法を教えます

インテリジェント レコメンデーション システムは、電子商取引、ストリーミング メディア、ソーシャル メディア、その他の分野で広く使用されているレコメンデーションアルゴリズムです。その目的は、ユーザーにパーソナライズされた推奨結果を提供し、ユーザーの満足度と参加度を向上させることです。インテリジェントなレコメンデーション システムは通常、機械学習テクノロジーに基づいており、ユーザーの履歴行動データを分析することでユーザーの興味や好みを 学習します。次に、システムは、これらの興味や好みに基づいて、ユーザーが興味を持ちそうなコンテンツや製品をユーザーに推奨します。

インテリジェントなレコメンデーション システムを構築するには、まずユーザー データを収集して前処理する必要があります。このデータには、ユーザーの購入記録、閲覧記録、検索記録、クリック記録などが含まれる場合があります。このデータは、さまざまな items に対するユーザーの関心レベルを予測できる機械学習モデルをトレーニングするために使用できます。

python では、いくつかの成熟した機械学習ライブラリを使用して、scikit-learn やサプライズなどのレコメンデーション システムを構築できます。 scikit-learn は、一般的に使用される多くの機械学習アルゴリズムを提供します。一方、surprise は、レコメンデーション システムの構築に特に使用されるライブラリです。

以下は、scikit-learn を使用して単純なレコメンデーション システムを構築する方法を示す、単純な

Python コード例です。 リーリー このコードは、最初にユーザーとアイテムのインタラクション データを読み込み、次に最近傍モデルを作成します。このモデルは、類似度の尺度としてコサイン類似度を使用し、ブルート フォース アルゴリズムを使用して類似度を計算します。次に、モデルがデータに基づいてトレーニングされます。最後に、コードはモデルを使用して、特定のユーザーに推奨されるアイテムを取得します。

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