【问题标题】:How to create a recommender based on tags?如何根据标签创建推荐人?
【发布时间】:2019-04-07 18:30:17
【问题描述】:

我正在使用 PHP 开发一个电子学习平台。如果您未通过特定问题,它会推荐视频。我如何着手创建接收标签并推荐相关视频的推荐系统?

import pandas as pd

videos = pd.read_csv("/file_path/vid_com_dup.csv",
                 sep = ',', names = 
 ['vid_id','ques_id','vid_name','vid_tags'])
videos.head()

csv 文件包括以下列:

  1. vid_id - 视频的主键和 ID。
  2. ques_id - 外键。
  3. vid_name - 视频的名称。
  4. vid_tags - 一些标签形式为(1+1,个位数,加法,1 级)。

上面的标签也是类似的问题表。

如果问题有标签(1+1,个位数,加法,1 级),我想做 接受上述标签的推荐器与具有相似标签的不同视频进行比较并给出推荐。

【问题讨论】:

    标签: machine-learning scikit-learn recommendation-engine recommender-systems


    【解决方案1】:

    终于搞定了,希望能帮到别人。

    1. 加载数据集:样本数据集的图像:

    2. 拆分标签:拆分标签的图像: 基本上上图描述的是如果标签存在就是1 else 0。

    3. 缩放和变换上面的特征矩阵:

    4. 应用 Scikit 学习无监督最近邻。你应该得到索引和距离矩阵。什么是无监督最近邻?对于这个问题,我们只对基于距离和推荐而不是分类感兴趣。下面的索引和距离图像:

    5. 你已经完成了。现在只需要一个让您获取最近视频的功能。如下图所示,其中包含代码和结果。

    【讨论】:

      猜你喜欢
      • 1970-01-01
      • 2019-07-20
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 2015-02-19
      • 1970-01-01
      • 2011-04-02
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      相关资源
      最近更新 更多