내가 아는 한, 그리고 Python 공식 웹사이트에 따르면 요청과 욕설만큼 성숙하거나 전혀 그렇지 않은 사람은 없습니다.
간단한 추천 시스템을 구현하려면 『집단 프로그래밍 지혜』 책의 추천 시스템 장(20~30페이지)을 읽어보실 것을 권합니다(읽어봤습니다) (이 책은 실천에 관한 책입니다. 관련 이론적 지식을 배울 필요가 거의 없습니다. 책의 한 예는 영화 평점을 기준으로 사람들에게 영화를 추천하는 것입니다.
100,000이라는 수준은 아주 작은 규모이고 간단한 알고리즘이면 충분하며 성능을 고려할 필요가 없습니다.
내가 아는 한, 그리고 Python 공식 웹사이트에 따르면 요청과 욕설만큼 성숙하거나 전혀 그렇지 않은 사람은 없습니다.
간단한 추천 시스템을 구현하려면 『집단 프로그래밍 지혜』 책의 추천 시스템 장(20~30페이지)을 읽어보실 것을 권합니다(읽어봤습니다)
(이 책은 실천에 관한 책입니다. 관련 이론적 지식을 배울 필요가 거의 없습니다. 책의 한 예는 영화 평점을 기준으로 사람들에게 영화를 추천하는 것입니다.
100,000이라는 수준은 아주 작은 규모이고 간단한 알고리즘이면 충분하며 성능을 고려할 필요가 없습니다.
죄송합니다. 자세히 살펴보니 아직 몇 가지가 있지만 유용한지 아닌지 모르겠습니다.
https://www.tensorflow.org/
http://caffe.berkeleyvision.org/
주로 Crab, pysuggest 1.0, unison-recsys 및 python-recsys가 포함된 다음 기사(방화벽 우회 필요)를 참조할 수 있습니다.
추천 시스템 구축을 위한 Python 라이브러리
사실 이런 경우에는 직접 작성하거나 Amazon 클라우드 호스트에 호스팅하는 것이 더 낫다고 생각합니다. 직접 작성하면 머신러닝 알고리즘 적용도 연습할 수 있어 가격도 매우 저렴합니다.