Latihan projek pembelajaran mesin Python: mengajar anda membina sistem pengesyoran pintar

Sistem pengesyoran pintar ialah algoritma pengesyoran yang digunakan secara meluas dalam e-dagang, media penstriman, media sosial dan bidang lain. Tujuannya adalah untuk memberikan pengguna hasil pengesyoran yang diperibadikan dan meningkatkan kepuasan dan penyertaan pengguna. Sistem pengesyoran pintar biasanya berdasarkan pembelajaran mesinteknologi dan mempelajariminat dan pilihan pengguna dengan menganalisis data sejarah tingkah laku pengguna. Sistem kemudian mengesyorkan kandungan atau produk kepada pengguna yang mungkin menarik minat mereka berdasarkan minat dan pilihan ini.

Untuk membina sistem pengesyoran pintar, anda perlu mengumpul dan mempraproses data pengguna terlebih dahulu. Data ini boleh termasuk rekod pembelian pengguna, rekod penyemakan imbas, rekod carian, rekod klik, dsb. Data ini kemudiannya boleh digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin yang mampu meramalkan tahap minat pengguna terhadap item yang berbeza.

Dalam python, anda boleh menggunakan beberapa pustaka pembelajaran mesin yang matang untuk membina sistem pengesyoran, seperti scikit-learn dan surprise. scikit-learn menyediakan banyak algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan, manakala kejutan ialah perpustakaan yang digunakan khusus untuk membina sistem pengesyoran.

Berikut ialah contoh kod Python yang menunjukkan cara menggunakan scikit-belajar untuk membina sistem pengesyoran mudah:

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)

Kod ini mula-mula memuatkan data interaksi item pengguna dan kemudian mencipta model Nearest Neighbors. Model ini menggunakan persamaan kosinus sebagai ukuran persamaan dan menggunakan algoritma brute force untuk mengira persamaan. Kemudian, model dilatih mengenai data. Akhir sekali, kod menggunakan model untuk mendapatkan item yang disyorkan untuk pengguna tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Latihan projek pembelajaran mesin Python: mengajar anda membina sistem pengesyoran pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!