Comment construire un système de recommandation d'anime?

Plongez dans le monde des recommandations d'anime avec ce guide complet! Ce projet détaille la construction d'un moteur de recommandation d'anime prêt pour la production, déployable sans compter sur des plates-formes cloud traditionnelles. Apprenez à créer et à déployer votre propre système avec des exemples pratiques, des extraits de code et une plongée profonde dans l'architecture.

Résultats d'apprentissage:

• Maître Traitement des données et formation de modèle pour l'efficacité et l'évolutivité.
• Déployer un système de recommandation convivial sur les espaces de face étreintes avec une interface dynamique.
• acquérir une expérience pratique de création de moteurs de recommandation de bout en bout utilisant SVD, le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu.
• Containeriser votre projet avec Docker pour un déploiement cohérent dans divers environnements.
• Intégrer plusieurs stratégies de recommandation dans une seule application interactive pour les suggestions personnalisées.

(Cet article fait partie du blogathon de la science des données.)

Table des matières:

• Objectifs d'apprentissage
• Système de recommandation d'anime avec un visage étreint: acquisition de données
• Prérequis
• Structure du projet
• Formation du modèle
• Filtrage collaboratif
• Filtrage basé sur le contenu
• Top anime recommandations
• Pipeline de formation
• APPLICATION DU RACOUTER
Docker Deployment
Les plats clés
Conclusion
FAQS

Système de recommandation d'anime: acquisition de données

Les données de haute qualité sont cruciales. Ce projet utilise des ensembles de données de Kaggle, stockés sur le centre de données FACE HUGGING pour un accès facile. Les ensembles de données clés incluent:

• : titres d'anime et métadonnées. Animes
• : notes d'utilisateur pour chaque anime. Anime_UserRatings
• : notes générales des utilisateurs. UserRatings

Prérequis

avant de commencer:

1. Compte de visage étreint: Créez un compte de visage étreint et connectez-vous aux espaces d'accès.
2. nouvel espace: Créez un nouvel espace dans les espaces de visage étreintes, en sélectionnant "Streamlit" pour l'interface de l'application. Choisissez un accès public ou privé au besoin.
3. Référentiel de clones: Clone le référentiel d'espace à votre machine locale à l'aide de git: git clone https://huggingface.co/spaces/your-username/your-space-name
4. Environnement virtuel: Créez un environnement virtuel: (macOS / Linux) ou python3 -m venv env (Windows). Activez-le: python -m venv env (macOS / Linux) ou source env/bin/activate (Windows). .envScriptsactivate
5. Installez les dépendances: Installez les dépendances répertoriées dans en utilisant requirements.txt. pip install -r requirements.txt

Architecture de projet:

Structure du projet

Le projet utilise une structure modulaire pour l'évolutivité et la maintenabilité:

<code>ANIME-RECOMMENDATION-SYSTEM/
├── anime_recommender/
│   ├── components/
│   │   ├── collaborative_recommender.py
│   │   ├── content_based_recommender.py
│   │   ├── ...
│   ├── ...
├── notebooks/
├── app.py
├── Dockerfile
├── README.md
├── requirements.txt
└── ...</code>

(autres sections détaillant les constantes, les utils, la configurationSutup, l'entité d'artefacts, le système de recommandation collaboratif, le système de recommandation basé sur le contenu, le système de recommandation d'anime, le pipeline de formation, l'application rationalisée, l'intégration docker, les clés à retenir, la conclusion et la FAQ suivraient.

Conclusion

Vous avez réussi à construire une application de recommandation d'anime fonctionnelle! Ce projet démontre un pipeline robuste, évolutif et prêt pour la production. Le déploiement des espaces de face étreintes offre une évolutivité rentable et Docker garantit des environnements cohérents. L'interface rationalisée offre une expérience utilisateur engageante. Il s'agit d'une base solide pour les projets futurs, tels que les systèmes de recommandation de films.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!