Team_Julia_Recommender_System 推荐引擎使用不同的算法过滤消费者数据,并根据用户的行为以及购买了具有类似特征的其他用户向用户推荐最相关的商品。 我们面临的任务是为lucid.blog创建一个推荐引擎/系统,该博客是由HNG的前实习生创建的。 向我们介绍了博客的数据库转储,我们的任务是向博客用户推荐文章以及建议谁关注。 从数据库转储中,我们能够从表中提取相关功能。 我们有两种方法可以测试此模型。 原因是我们使用了turicreate库来创建推荐系统,并且很难在Windows上安装它。 尝试模型的第一步也是最推荐的步骤是 转到colab 从 将数据上传到您的Google云端硬盘 运行colab并设置Google驱动器上数据的路径。 您也可以遵循colab笔记本上的说明。 您也可以在colab_notebook文件夹中找到colab笔记本。 对于第二种