Ich werde eine Empfehlungssysteme erstellen

Möchtest du deinen Nutzern die richtigen Artikel zur richtigen Zeit zeigen? Ich werde ein Empfehlungssystem bauen, das die relevantesten Produkte, Jobs, Artikel oder Filme aus deinen eigenen Daten vorschlägt, damit die Leute schneller finden, was sie brauchen. So funktioniert es: Ich verwandle deine Artikelbeschreibungen in numerische Merkmale (TF-IDF) und ordne die Artikel nach ihrer Ähnlichkeit zu dem, was ein Nutzer sucht, hochlädt oder mag. Das nennt man einen content-basierten Empfehlungsalgorithmus, und er funktioniert gut bei Textdaten wie Titel, Beschreibungen oder Lebensläufen. Das bekommst du:

- Ein funktionierendes Empfehlungssystem, gebaut in Python mit Scikit-learn

- Datenbereinigung und -vorverarbeitung

- Sauberer Quellcode

- Höhere Pakete fügen eine Streamlit-App hinzu, die du ausprobieren kannst,

- Deployment und Dokumentation Sieh dir meine Arbeit an:

Ich habe einen lebenslaufbasierten Job-Empfehler mit PDF-Upload und Ranglisten erstellt. Er ist in meinem Portfolio live. Was ich von dir brauche: -

Eine CSV- oder Excel-Datei deiner Artikel mit einer Textspalte (Titel und Beschreibung) Tools:

Python,

Scikit-learn,

Pandas,

NumPy,

Streamlit.

Schreib mir vor der Bestellung, wenn du unsicher bist, was passt.