Gợi ý theo hồ sơ người dùng

Xây dựng Recommendation Engine bằng Python

Rob O'Callaghan

Director of Data

Gợi ý mục‑đến‑mục

Hình minh họa gợi ý dựa trên tìm mục tương tự.

Hồ sơ người dùng

tfidf_summary_df:

Sách	Phiêu lưu	Kỳ ảo	Bi kịch	Bình luận xã hội
The Hobbit	1	1	0	0
Macbeth	0	0	1	0
...	...	...	...	...

Hồ sơ người dùng:

Hồ sơ	Phiêu lưu	Kỳ ảo	Bi kịch	Bình luận xã hội
User_001	???	???	???	???

Trích xuất dữ liệu người dùng

list_of_books_read = ['The Hobbit', 'Foundation', 'Nudge']

user_books = tfidf_summary_df.reindex(list_of_books_read)

print(user_books)

               age   ancient   angry   brave   battle   fellow    ...
 The Hobbit   0.21      0.53    0.41    0.64     0.01     0.02    ...
 Foundation   0.31      0.90    0.42    0.33     0.64     0.04    ...
      Nudge   0.61      0.01    0.45    0.31     0.12     0.74    ...

Xây dựng hồ sơ người dùng

user_prof = user_movies.mean()

print(user_prof)

age      0.376667
ancient  0.480000
angry    0.426667
brave    0.256667
             ...

print(user_prof.values.reshape(1,-1))

[0.376667, .480000, 0.426667, 0.256667, ...]

Tìm gợi ý cho một người dùng

# Create a subset of only the non read books
non_user_movies = tfidf_summary_df.drop(list_of_movies_seen, axis=0)


# Calculate the cosine similarity between all rows
user_prof_similarities = cosine_similarity(user_prof.values.reshape(1, -1),
                                          non_user_movies)

# Wrap in a DataFrame for ease of use
user_prof_similarities_df = pd.DataFrame(user_prof_similarities.T,
                                        index=tfidf_summary_df.index,
                                        columns=["similarity_score"])

Lấy các gợi ý hàng đầu

sorted_similarity_df = user_prof_similarities.sort_values(by="similarity_score",
                                                         ascending=False)

print(sorted_similarity_df)

                                similarity_score
Title                                           
The Two Towers                          0.422488
Dune                                    0.363540
The Magicians Nephew                    0.316075
...                                     ...

Ayo berlatih!

Xây dựng Recommendation Engine bằng Python