गैर-व्यक्तिगत सुझाव
Python में रिकमेंडेशन इंजन बनाना
Robert O'Callaghan
Director of Data
युग्म पहचानना
0 User_223 The Great Gatsby <---| Read by the same user
1 User_223 The Catcher in the Rye <---|
2 User_131 The Lord of the Rings
3 User_965 Little Women <---| Read by the same user
4 User_965 Fifty Shades of Grey <---|
... ...
परम्यूटेशन्स बनाम कॉम्बिनेशन्स
| User | book_title |
|---|---|
| User_233 | The Great Gatsby |
| User_233 | The Catcher in the Rye |
To:
| Book A | Book B | |
|---|---|---|
| 0 | The Great Gatsby | The Catcher in the Rye |
| 1 | The Catcher in the Rye | The Great Gatsby |
The Great Gatsby के साथ देखी गई किताबें -> The Catcher in the Rye
The Catcher in the Rye के साथ देखी गई किताबें -> The Great Gatsby
पेयरिंग फंक्शन बनाना
from itertools import permutations
def create_pairs(x):
return pairs
पेयरिंग फंक्शन बनाना
from itertools import permutations
def create_pairs(x):
pairs = permutations(x.values, 2)
return pairs
permutations(list, length_of_permutations))सभी permutations वाला iterable ऑब्जेक्ट बनाता है
पेयरिंग फंक्शन बनाना
from itertools import permutations
def create_pairs(x):
pairs = list(permutations(x.values, 2))
return pairs
permutations(list, length_of_permutations))सभी permutations वाला iterable ऑब्जेक्ट बनाता हैlist()इस ऑब्जेक्ट को उपयोगी लिस्ट में बदलता है
पेयरिंग फंक्शन बनाना
from itertools import permutations
def create_pairs(x):
pairs = pd.DataFrame(list(permutations(x.values, 2)),
columns=['book_a','book_b'])
return pairs
permutations(list, length_of_permutations))सभी permutations वाला iterable ऑब्जेक्ट बनाता हैlist()इस ऑब्जेक्ट को उपयोगी लिस्ट में बदलता हैpd.DataFrame()लिस्ट को एक DataFrame में बदलता है, जिसमेंbook_aऔरbook_bकॉलम होते हैं
डेटा पर फंक्शन लागू करना
book_pairs = book_df.groupby('userId')['book_title'].apply(perm_function)
print(book_pairs.head())
book_a book_b
userId
User_223 0 The Great Gatsby The Catcher in the Rye
1 The Catcher in the Rye The Great Gatsby
User_965 0 Little Women 40 Shades of Grey
1 40 Shades of Grey Little Women
User_773 0 The Twilight Saga Harry Potter and the Sorcerer's Stone
...
परिणाम साफ करना
book_pairs = book_pairs.reset_index(drop=True)
print(book_pairs.head())
book_a book_b
0 The Great Gatsby The Catcher in the Rye
1 The Catcher in the Rye The Great Gatsby
3 Little Women 40 Shades of Grey
4 40 Shades of Grey Little Women
5 The Twilight Saga Harry Potter and the Sorcerer's Stone
...
पेयरिंग की गिनती करना
pair_counts = book_pairs.groupby(['book_a', 'book_b']).size()
book_a book_b
The Twilight Saga Fifty Shades of Grey 16
Pride and Prejudice 12
...
pair_counts_df = pair_counts.to_frame(name = 'size').reset_index()
print(pair_counts_df.head())
book_a book_b size
1 The Twilight Saga Fifty Shades of Grey 16
2 The Twilight Saga Pride and Prejudice 12
...
रिकमेंडेशन खोजना
pair_counts_sorted = pair_counts_df.sort_values('size', ascending=False)
pair_counts_sorted[pair_counts_sorted['book_a'] == 'Lord of the Rings']
book_a book_b size
137 Lord of the Rings The Hobbit 12
147 Lord of the Rings Harry Potter and the Sorcerer's Stone 10
143 Lord of the Rings The Colour of Magic 9
...
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Python में रिकमेंडेशन इंजन बनाना
