Python推荐系统库——Surprise 在Python中实现你自己的推荐系统 python-recsys:一款实现推荐系统的python库…

完成的目标: 输入搜索的商品 以及 淘宝的已评价数目.店铺的商品描述(包括如实描述.服务态度.快递的5.0打分): 按要求,晒选出要求数量的结果,并按"物美价廉算法"排序后输出 思路: 1,利用淘宝搜索'https://s.taobao.com/search?'的价格filter 先进行价格筛选,得到结果的网站 2,用urllib打开结果网站,构造正则表达式匹配出各个商品结果的 价格.已评价数量.店铺的如实描述等信息: 并把结果保存至二维数组里. 3,利用商品及店铺信息,用"…

改动: 新增功能 :可选择只看天猫或淘宝 代码模块化封装,参数配置或输入单独在一个py文件管理,主函数功能只留出参数传入在setting配置的py文件里. main.py代码: # -*- coding: utf-8 -*- import urllib import urllib2 import re import time import random import os from math import log from math import log10 from math import s…

1.闵可夫斯基距离 闵可夫斯基距离可以概括曼哈顿距离与欧几里得距离.  其中r越大,单个维度差值大小会对整体产生更大的影响.这个很好理解,假设当r=2时一个正方形对角线长度,永远是r=3时正方体对角线的投影,因此r越大,单个维度差异会有更大影响.(所以这也可能是很多公司的推荐算法并不准确的原因之一)   我们在对一个新用户进行推荐时,可以计算在同等维度下其他用户的闵可夫斯基距离.这种海量数据的表格,用pandas处理十分方便   下面有一个闵可夫距离计算的实例 from math import…

推荐的python电子书 python学习路线图 优先级 入门:python核心编程 提高:python cookbook 其他 (1).数据分析师 需要有深厚的数理统计基础,但是对程序开发能力不做要求. 需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具如Business Analytics and Business Intelligence Software(SAS).SPSS.EXCEL等. 需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解,以及一定的数据敏感性培养. 经典图书推荐:<概率论与数理…

每个人都会有这样的经历:当你在电商网站购物时,你会看到天猫给你弹出的“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息:当你在SNS社交网站闲逛时,也会看到弹出的“你可能认识XXX“的信息:你在微博添加关注人时,也会看到“你可能对XXX也感兴趣”:等等. 所有这一切,都是背后的推荐算法运作的结果.最经典的关联规则算法是大名鼎鼎的Apriori算法,源自一个超市购物篮的故事:啤酒总是和尿布一起被购买.有兴趣的可以去看看. 本章我们来学习一种最简单的推荐算法:推荐矩阵.虽然简单,但是却被广泛应用着. 1.推…

Surprise(Simple Python Recommendation System Engine)是一款推荐系统库,是scikit系列中的一个.简单易用,同时支持多种推荐算法.基础算法.协同过滤.矩阵分解等 Surprise使用 Surprise里有自带的Movielens数据集. 1.载入自带数据集 from surprise import Dataset,evaluate,print_perf #默认载入movielens数据集 data=Dataset.load_builtin('m…

一.使用movieLens数据集 from surprise import KNNBasic, SVD from surprise import Dataset from surprise import evaluate, print_perf # 使用公开的推荐系统数据集--MovieLens data = Dataset.load_builtin('ml-100k') # k 折交叉验证 data.split(n_folds=3) # 算法使用SVD分解 algo = SVD() # 在数据…

Surprise Surprise是scikit系列中的一个.Surprise的User Guide有详细的解释和说明 支持多种推荐算法 基础算法/baseline algorithms 基于近邻方法(协同过滤)/neighborhood methods 矩阵分解方法/matrix factorization-based (SVD, PMF, SVD++, NMF) 下面介绍几种算法 基础算法: 1. random_pred.NormalPredictor 说明:Algorithm predic…

原文:https://sourcery.ai/blog/python-best-practices/ 在开始一个新的Python项目时,很容易不做规划直接进入编码环节.花费少量时间,用最好的工具设置项目,将节省大量时间并带来更快乐的编码体验. 在理想的世界中,所有开发人员使用的依赖库都是相同的,代码将被完美地格式化,禁止常见错误,并且测试将涵盖所有内容.此外,每次提交代码时都会确保符合这些要求. 在本文中,我将介绍如何设置一个这样的理想项目.你可以跟随我的步骤操作,也可以直接开始安装pipx和p…