基础数据量在十万级别,每天大概有三五百条的增量。
有没有针对这种小型数据量的推荐系统?或者这种根本就不需要推荐系统?
但是也需要个性化推送。
或者有什么别的方法?
认证0级讲师
私が知る限り、また Python 公式 Web サイトから見る限り、request や Scrapy ほど成熟したものはありません。あるいは、まったく成熟していないものもあります。
簡単なレコメンデーション システムを実装するには、本の「Collective Programming Wisdom」のレコメンデーション システムの章 (20 ~ 30 ページ) を読むことをお勧めします (私は読みました)。 (この本は実践に関するものです。関連する理論的知識を学ぶ必要はほとんどありません。この本の例の 1 つは、映画の評価に基づいて人々に映画を勧めることです)
100,000 というレベルは非常に小さいオーダーであり、単純なアルゴリズムで十分であり、パフォーマンスを考慮する必要はありません。
申し訳ありませんが、よく見てみたらまだいくつかありましたが、役立つかどうかはわかりません
https://www.tensorflow.org/http://caffe.berkeleyvision.org/
次の記事を参照してください (ファイアウォールを回避する必要があります)。主に Crab、pysuggest 1.0、unison-recsys、および python-recsys が含まれています。 レコメンダー システムを構築するための Python ライブラリ
実際、このシナリオでは自分で作成するか、Amazon クラウド ホストでホストする方が良いと思います。自分で作成した場合は、機械学習アルゴリズムの適用も練習できます。
私が知る限り、また Python 公式 Web サイトから見る限り、request や Scrapy ほど成熟したものはありません。あるいは、まったく成熟していないものもあります。
簡単なレコメンデーション システムを実装するには、本の「Collective Programming Wisdom」のレコメンデーション システムの章 (20 ~ 30 ページ) を読むことをお勧めします (私は読みました)。
(この本は実践に関するものです。関連する理論的知識を学ぶ必要はほとんどありません。この本の例の 1 つは、映画の評価に基づいて人々に映画を勧めることです)
100,000 というレベルは非常に小さいオーダーであり、単純なアルゴリズムで十分であり、パフォーマンスを考慮する必要はありません。
申し訳ありませんが、よく見てみたらまだいくつかありましたが、役立つかどうかはわかりません
https://www.tensorflow.org/
http://caffe.berkeleyvision.org/
次の記事を参照してください (ファイアウォールを回避する必要があります)。主に Crab、pysuggest 1.0、unison-recsys、および python-recsys が含まれています。
レコメンダー システムを構築するための Python ライブラリ
実際、このシナリオでは自分で作成するか、Amazon クラウド ホストでホストする方が良いと思います。自分で作成した場合は、機械学習アルゴリズムの適用も練習できます。