In der Leidenschaft und Geschwindigkeit der Welt, mit der wir unterwegs sind, haben die Empfehlungssysteme, die wir als ein wesentliches Ingredient unterstützen, eine enorme Informationsflut durchlaufen, um Produkte, Dienstleistungen und Inhalte zu finden, die mit unseren Interessen und Vorlieben zusammenfallen. Es stehen zahlreiche Instruments zur Verfügung, um diese Python-Systeme zu erstellen, und die Shock-Bibliothek ist dank ihrer Leistungsfähigkeit und einfachen Bedienung einfach zu nutzen. Dieser Artikel befasst sich ausführlich mit den Funktionen, Verwendungszwecken und Anwendungen dieser Bibliothek und enthält seine wichtigsten Merkmale für eine bessere Interpretation.
Shock Es handelt sich um ein Python-Herramientas-Equipment zum Erstellen und Bewerten empfohlener Systeme. Bietet eine intuitive und intuitive API, die auch für die Auftraggeber zugänglich ist. Über SciPy geschrieben, Shock Wir verfügen über ein umfangreiches Spektrum an kooperativen Filteralgorithmen, einschließlich Methoden, die auf der Faktorisierung der Matrizen wie der Descomposición de Singulares (SVD) und der Factorización de Matriz No Negativa (NMF) basieren. Es wurden auch Unterstützungsmaßnahmen auf Foundation der größten Ok-Werte (k-NN) und der Auswahl und Bewertung von Modellen durchgeführt.
Nutzen Sie die Kommentare zu verschiedenen Empfehlungssystemen:
- Filmempfehlungen: Bei der Nutzung gemeinsamer Filteralgorithmen kann diese Bibliothek die Präferenzen der Benutzer analysieren und personalisierte Vorschläge für Filme basierend auf den Werten ähnlicher Benutzer vorschlagen.
- Musikempfehlungen: Mit der Steigerung der Streaming-Musikplattformen ist die Konstruktion der Musikempfehlungssysteme sehr wichtig. Darüber hinaus können Sie Pay attention für personalisierte Reproduktionen erstellen und neue Songs oder Künstler empfehlen, die in den Gewohnheiten der Benutzer arbeiten.
- Empfohlene Bibliotheken: Empfehlen Sie Bibliotheken mit der Funktion der bevorzugten Benutzer und anderen beliebten Anwendungen
Shock. Um die Wertschätzungen oder Kritiken vergangener Zeiten zu analysieren, kann die Bibliothek Bücher hinzufügen, die sie mit ihren Vorlieben und Interessen an der Lektüre ihrer Benutzer verbindet. - E-Commerce-Empfehlungen: Dieses Unternehmen kann auch auf E-Commerce-Plattformen eingesetzt werden, um den Kunden Produkte zu empfehlen, die auf ihrer Vertriebsgeschichte, ihrem Geschäftsverhalten und ihren Ähnlichkeiten mit anderen Kunden basieren.
Shock Es gibt verschiedene Merkmale, die eine attraktive Possibility für die Desarrolladors ergeben haben:
- Einfache Integration: Passt perfekt zu anderen beliebten Python-Bibliotheken wie NumPy und Pandas und erleichtert die Vorverarbeitung und Bearbeitung von Daten für empfohlene Zwecke.
- Vielfältige Algorithmen: Bietet ein umfangreiches Spektrum integrierter Algorithmen, einschließlich gemeinsamer Filtrierung, Matrizenfaktorisierung und veränderlicher Methoden. Dieser Algorithmus bietet eine hohe Flexibilität und ermöglicht es den Entwicklern, das Enfoque für ihr spezifisches Empfehlungsproblem am besten zu nutzen.
- Integrierte Datenverbindungen: Wir bieten verschiedene integrierte Datenverbindungen an, darunter berühmte Referenzdatenverbindungen wie MovieLens und Jester. Diese Datenzusammenhänge können einfach für Experimente und die Bewertung von Empfehlungsmodellen genutzt werden.
- Kreuzstich- und Auswertungsvalidierung: Vereinfachen Sie den Auswertungsvorgang mit integrierten Funktionen für die Kreuzstichvalidierung und die Auslieferungsmetriken. Die Entwickler können die Präzision und das Ergebnis ihrer empfohlenen Modelle unter Verwendung von Metriken wie RMSE und MAE einfacher auswerten.
- Einstellung der Hüftparameter: Die Bibliothek umfasst auch Werkzeuge für die Einstellung der Hüftparameter, die es den Entwicklern ermöglichen, das Ergebnis ihrer Modelle zu optimieren. Die Funktionalitäten im Büro und in der Geschäftsverwaltung helfen dabei, die beste Kombination von Parametern zu finden, um die Präzision der Empfehlung zu verbessern.
Für den Gebrauch Shocksigue estos pasos:
- Set up der Bibliothek: Kann installiert werden
Shockusando pip con el comandopip set up shocken tu terminal. - Wichtig
Shocky los módulos relevantes: Comienza importantoShockEs werden weitere Module benötigtimport shock. - Laden Sie eine Datenverbindung auf: Sie können eine Datenverbindung mit integrierter Datenverbindung besorgen
ShockErstellen Sie Ihre eigene Datenverbindung mit Pandas oder NumPy. - Wählen Sie einen Algorithmus: Wählen Sie einen Algorithmus für die Verstärkersammlung aus
ShockBasierend auf Ihrer Empfehlung. Jeder Algorithmus verfügt über bestimmte Parameter, die für eine bessere Leistung angepasst werden können. - Instanz und Einstieg in das Modell: Erstellen Sie eine Instanz des Algorithmus und passen Sie sie an Ihre Daten mit der Methode an
match(). Dies ist der Einstieg in das Modell mit den bereitgestellten Daten. - Generische Empfehlungen: Sobald das Modell bekannt ist, können wir allgemeine Empfehlungen für Benutzer abgeben, die mit der entsprechenden Methode ausgestattet sind
suggest()Öpredict(). - Bewertung des Modells: Verwendung der integrierten Bewertungsfunktionen
ShockUm das Ergebnis Ihres Modells zu bewerten. Berechnen Sie Metriken wie RMSE oder MAE, um die Präzision Ihrer Empfehlungen zu ermitteln.
Jetzt erstellen wir ein System zur Empfehlung von Filmen unter Verwendung der Shock-Bibliothek in Python. Für dieses Beispiel verwenden wir gemeinsam gefilterte Algorithmen und die Datenkombination MovieLens 100k. Wir haben eine Validierung über 5 Iterationen durchgeführt und die Präzision anhand der RMSE- und MAE-Metriken ausgewertet.
Código sacado desde la offizielle Dokumentation:
from shock import Dataset, SVD
from shock.model_selection import cross_validate# Cargar el conjunto de datos de MovieLens 100k
knowledge = Dataset.load_builtin("ml-100k")
# Usaremos el famoso algoritmo SVD
algo = SVD()
# Ejecutar una validación cruzada de 5 iteraciones e imprimir los resultados
cross_validate(algo, knowledge, measures=["RMSE", "MAE"], cv=5, verbose=True)
Dieses Skript wurde mit den MovieLens 100k-Daten verknüpft, hat den SVD-Algorithmus angewendet und eine gültige Validierung durchgeführt, um das Modellrendiment zu bewerten. Die Ergebnisse der Kreuzprüfung, einschließlich der RMSE- und MAE-Metriken, werden auf der Konsole gedruckt. Dieses Beispiel ist direkt neben der Bibliothek. Shock erleichtert die Konstruktion und Bewertung von empfohlenen Systemen in Python.
Evaluating RMSE, MAE of algorithm SVD on 5 break up(s).Fold 1 Fold 2 Fold 3 Fold 4 Fold 5 Imply Std
RMSE 0.9311 0.9370 0.9320 0.9317 0.9391 0.9342 0.0032
MAE 0.7350 0.7375 0.7341 0.7342 0.7375 0.7357 0.0015
Match time 6.53 7.11 7.23 7.15 3.99 6.40 1.23
Take a look at time 0.26 0.26 0.25 0.15 0.13 0.21 0.06
La biblioteca Shock Wir bieten eine freundliche und leistungsstarke Arbeitsumgebung für die Konstruktion von Empfehlungssystemen in Python. Die intuitive API bietet vielfältige Algorithmen und praktische Auswertungstools, die zu einer hervorragenden Auswahl für Entwickler und Entwickler von Experimenten konvertiert wurden. Mit Anwendungen, die aus den Empfehlungen von Filmen und Musik stammen, haben Sie E-Commerce-Sucht und Bücher erhalten. Shock Ermöglicht die Erstellung personalisierter Empfehlungssysteme, die an verschiedene Herrschaftsbereiche angepasst werden können. Al aprovechar las características de Shock Wenn Sie die in diesem Artikel beschriebenen Schritte fortsetzen, können Sie Ihre eigenen Empfehlungssysteme in Anspruch nehmen und personalisierte Empfehlungen an die Benutzer senden, die auf der Grundlage ihrer Präferenzen und Kompatibilitäten arbeiten.
