文件名称：Recommendation-Engine-with-IBM:利用 IBM 用户数据开发的推荐引擎，可提供更好的文章推荐
文件大小：4.08MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-18 14:46:33
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推荐引擎与 IBM 利用 IBM Watson Studio Community 用户数据开发的推荐引擎，可提供更好的文章推荐 笔记： 由于用户矩阵文件太大，无法通过github上的浏览器上传，下载该文件的链接在。 下载它并将其保存在与主 jupyter notebook 相同的目录中。 项目动机 IBM 有一个在线数据科学社区，成员可以在其中发布教程、笔记本、文章和数据集。 在这个项目中，您将构建一个基于用户行为和社交网络数据的推荐引擎，以显示最有可能与用户相关的内容。 一、探索性数据分析 在提出任何类型的建议之前，您需要探索您正在为项目使用的数据。 潜入看看你能找到什么。 有一些基本的、必需的问题需要回答关于您在笔记本的其余部分中使用的数据。 在您在后面的部分深入了解推荐系统的详细信息之前，请使用此空间进行探索。 二、 基于排名的推荐 要开始构建推荐，您将首先根据最多的交互找到最流
【文件预览】：
Recommendation-Engine-with-IBM-master
----Recommendations_with_IBM.html(439KB)
----README.md(3KB)
----top_10.p(544B)
----project_tests.py(4KB)
----top_20.p(985B)
----top_5.p(270B)
----data()
--------articles_community.csv(8.85MB)
--------user-item-interactions.csv(4.33MB)
----Recommendations_with_IBM.ipynb(115KB)