Pythonの推薦システム向けライブラリSurpriseとFlaskでレコメンデーションエンジンを作成する - Qiita
import json from collections import defaultdict from surprise import SVD from surprise import Dataset def get_top_n(predictions, n=10): ''' 予測セットに基いて各ユーザにトップN件のレコメンデーションを返す。 ''' # まず各ユーザに予測値をマップする。 top_n = defaultdict(list) for uid, iid, true_r, est, _ in predictions: top_n[uid].append((iid, est)) # そして各ユーザに対して予測値をソートして最も高いk個を返す。 for uid, user_ratings in top_n.items(): user_ratings.sort(key=lambda
GitHub - NicolasHug/Surprise: A Python scikit for building and analyzing recommender systems
Surprise is a Python scikit for building and analyzing recommender systems that deal with explicit rating data. Surprise was designed with the following purposes in mind: Give users perfect control over their experiments. To this end, a strong emphasis is laid on documentation, which we have tried to make as clear and precise as possible by pointing out every detail of the algorithms. Alleviate th
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://githubja.com/nicolashug/surprise
