RecBole
A unified, comprehensive and efficient recommendation library General and extensible data structure We design general and extensible data structures to unify the formatting and usage of various recommendation datasets. Comprehensive benchmark models and datasets We implement more than 100 commonly used recommendation algorithms, and provide the formatted copies of 28 recommendation datasets. Exten
Python でレコメンデーションを実装する - Qiita
みな味の好みがバラバラで、同じメニューでも人によって採点が高かったり低かったりしているようです。 元データの作成 まずは Python で扱える形でデータを用意し recommendation_data.py とします。 dataset = { '山田': {'カレー': 2.5, 'ラーメン': 3.5, 'チャーハン': 3.0, '寿司': 3.5, '牛丼': 2.5, 'うどん': 3.0}, '田中': {'カレー': 3.0, 'ラーメン': 3.5, 'チャーハン': 1.5, '寿司': 5.0, 'うどん': 3.0, '牛丼': 3.5}, '佐藤': {'カレー': 2.5, 'ラーメン': 3.0, '寿司': 3.5, 'うどん': 4.0}, '中村': {'ラーメン': 3.5, 'チャーハン': 3.0, 'うどん': 4.5, '寿司': 4.0, '牛
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GitHub - lyst/lightfm: A Python implementation of LightFM, a hybrid recommendation algorithm.
