caotiencharley
New member
[TIẾNG VIỆT]:
## Xây dựng các hệ thống đề xuất với Python
Các hệ thống đề xuất là một loại thuật toán học máy dự đoán các mục mà người dùng sẽ thích dựa trên hành vi trong quá khứ của họ.Chúng được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như:
*** Thương mại điện tử: ** Đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử duyệt web và lịch sử mua hàng của họ.
*** Truyền thông phát trực tuyến: ** Giới thiệu phim và chương trình truyền hình cho người dùng dựa trên lịch sử đồng hồ của họ.
*** Phương tiện truyền thông xã hội: ** Đề xuất bạn bè, nhóm và nội dung cho người dùng dựa trên các tương tác của họ với nền tảng.
Xây dựng một hệ thống đề xuất có thể là một nhiệm vụ phức tạp, nhưng nó cũng là một nhiệm vụ rất bổ ích.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn trong quá trình xây dựng một hệ thống đề xuất với Python.Chúng tôi sẽ sử dụng [Bộ dữ liệu Movielens] (MovieLens) để đào tạo mô hình của chúng tôi.
### 1. Chuẩn bị dữ liệu
Bước đầu tiên trong việc xây dựng một hệ thống đề xuất là chuẩn bị dữ liệu.Điều này liên quan đến việc làm sạch dữ liệu, loại bỏ bất kỳ giá trị bị thiếu và tạo các tính năng có thể được sử dụng bởi mô hình.
Bộ dữ liệu Movielens chứa hơn 10 triệu xếp hạng cho hơn 50.000 bộ phim.Mỗi xếp hạng được liên kết với ID người dùng, ID phim và xếp hạng.Chúng tôi sẽ cần làm sạch dữ liệu và xóa bất kỳ giá trị bị thiếu.Chúng tôi cũng sẽ tạo ra một vài tính năng có thể được sử dụng bởi mô hình, chẳng hạn như xếp hạng trung bình cho mỗi bộ phim và số lượng xếp hạng cho mỗi bộ phim.
### 2. Đào tạo mô hình
Khi dữ liệu đã được chuẩn bị, chúng tôi có thể đào tạo mô hình.Chúng tôi sẽ sử dụng [Thuật toán lọc hợp tác] (Collaborative filtering - Wikipedia) để đào tạo mô hình của chúng tôi.Các thuật toán lọc hợp tác hoạt động bằng cách tìm sự tương đồng giữa người dùng và các mục.Sau đó, chúng ta có thể sử dụng những điểm tương đồng này để dự đoán các mục mà người dùng sẽ thích.
Có một số thuật toán lọc hợp tác khác nhau có sẵn.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ sử dụng [thuật toán SVD] (https://en.wikipedia.org/wiki/singular_value_decompation).SVD là một thuật toán mạnh mẽ có thể đạt được kết quả tốt trên nhiều bộ dữ liệu.
### 3. Đánh giá mô hình
Khi mô hình đã được đào tạo, chúng tôi cần đánh giá hiệu suất của nó.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng [bộ giữ] (Holdout - Wikipedia (thống kê)).Một bộ giữ là một tập hợp các dữ liệu không được sử dụng để đào tạo mô hình.Chúng ta có thể sử dụng bộ giữ để kiểm tra mô hình và xem nó dự đoán xếp hạng cho dữ liệu chưa thấy tốt như thế nào.
Chúng ta có thể đánh giá mô hình bằng cách sử dụng nhiều số liệu, chẳng hạn như [lỗi tuyệt đối trung bình] (Mean absolute error - Wikipedia) và [lỗi bình phương gốc] (https: //en.wikipedia.org/wiki/root-mean-square_deviation).Các số liệu này đo lường sự khác biệt giữa xếp hạng dự đoán và xếp hạng thực tế.
### 4. Triển khai mô hình
Khi mô hình đã được đánh giá và hiển thị là có hiệu quả, chúng ta có thể triển khai nó để sản xuất.Điều này liên quan đến việc làm cho mô hình có sẵn cho người dùng để họ có thể nhận được đề xuất.
Chúng ta có thể triển khai mô hình theo nhiều cách khác nhau.Chúng tôi có thể tạo một dịch vụ web mà người dùng có thể truy cập hoặc chúng tôi có thể tích hợp mô hình vào một ứng dụng di động.
### Phần kết luận
Xây dựng một hệ thống đề xuất có thể là một nhiệm vụ phức tạp, nhưng nó cũng là một nhiệm vụ rất bổ ích.Trong bài viết này, chúng tôi đã hướng dẫn bạn trong quá trình xây dựng một hệ thống đề xuất với Python.Chúng tôi đã đề cập đến những điều cơ bản của việc chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình, đánh giá mô hình và triển khai mô hình.
Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về các hệ thống đề xuất, tôi sẽ khuyên bạn nên kiểm tra các tài nguyên sau:
* [Cẩm nang hệ thống đề xuất] (https://www.morganclaypool.com/doi/abs/10.2200/S00465ED1V01Y201504IAM016)
* [Hệ thống đề xuất] (Recommender Systems)
* [Hệ thống đề xuất với Python] (Big Data Visualization | Packt
[ENGLISH]:
## Building Recommender Systems with Python
Recommender systems are a type of machine learning algorithm that predicts the items a user will like based on their past behavior. They are used in a variety of applications, such as:
* **E-commerce:** Recommending products to customers based on their browsing history and purchase history.
* **Streaming media:** Recommending movies and TV shows to users based on their watch history.
* **Social media:** Recommending friends, groups, and content to users based on their interactions with the platform.
Building a recommender system can be a complex task, but it is also a very rewarding one. In this article, we will walk you through the process of building a recommender system with Python. We will use the [MovieLens dataset](https://grouplens.org/datasets/movielens/) to train our model.
### 1. Data preparation
The first step in building a recommender system is to prepare the data. This involves cleaning the data, removing any missing values, and creating features that can be used by the model.
The MovieLens dataset contains over 10 million ratings for over 50,000 movies. Each rating is associated with a user ID, a movie ID, and a rating. We will need to clean the data and remove any missing values. We will also create a few features that can be used by the model, such as the average rating for each movie and the number of ratings for each movie.
### 2. Model training
Once the data has been prepared, we can train the model. We will use a [collaborative filtering algorithm](https://en.wikipedia.org/wiki/Collaborative_filtering) to train our model. Collaborative filtering algorithms work by finding similarities between users and items. We can then use these similarities to predict the items that a user will like.
There are a number of different collaborative filtering algorithms available. In this article, we will use the [SVD algorithm](https://en.wikipedia.org/wiki/Singular_value_decomposition). SVD is a powerful algorithm that can achieve good results on a variety of datasets.
### 3. Model evaluation
Once the model has been trained, we need to evaluate its performance. We can do this by using a [holdout set](https://en.wikipedia.org/wiki/Holdout_(statistics)). A holdout set is a set of data that was not used to train the model. We can use the holdout set to test the model and see how well it predicts the ratings for unseen data.
We can evaluate the model using a variety of metrics, such as the [mean absolute error](https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_error) and the [root mean squared error](https://en.wikipedia.org/wiki/Root-mean-square_deviation). These metrics measure the difference between the predicted ratings and the actual ratings.
### 4. Model deployment
Once the model has been evaluated and shown to be effective, we can deploy it to production. This involves making the model available to users so that they can get recommendations.
We can deploy the model in a variety of ways. We could create a web service that users can access, or we could integrate the model into a mobile app.
### Conclusion
Building a recommender system can be a complex task, but it is also a very rewarding one. In this article, we have walked you through the process of building a recommender system with Python. We have covered the basics of data preparation, model training, model evaluation, and model deployment.
If you are interested in learning more about recommender systems, I would recommend checking out the following resources:
* [The Recommender Systems Handbook](https://www.morganclaypool.com/doi/abs/10.2200/S00465ED1V01Y201504AIM016)
* [Recommender Systems](https://www.coursera.org/specializations/recommender-systems)
* [Recommender Systems with Python](https://www.packtpub.com/big-
## Xây dựng các hệ thống đề xuất với Python
Các hệ thống đề xuất là một loại thuật toán học máy dự đoán các mục mà người dùng sẽ thích dựa trên hành vi trong quá khứ của họ.Chúng được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như:
*** Thương mại điện tử: ** Đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử duyệt web và lịch sử mua hàng của họ.
*** Truyền thông phát trực tuyến: ** Giới thiệu phim và chương trình truyền hình cho người dùng dựa trên lịch sử đồng hồ của họ.
*** Phương tiện truyền thông xã hội: ** Đề xuất bạn bè, nhóm và nội dung cho người dùng dựa trên các tương tác của họ với nền tảng.
Xây dựng một hệ thống đề xuất có thể là một nhiệm vụ phức tạp, nhưng nó cũng là một nhiệm vụ rất bổ ích.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn trong quá trình xây dựng một hệ thống đề xuất với Python.Chúng tôi sẽ sử dụng [Bộ dữ liệu Movielens] (MovieLens) để đào tạo mô hình của chúng tôi.
### 1. Chuẩn bị dữ liệu
Bước đầu tiên trong việc xây dựng một hệ thống đề xuất là chuẩn bị dữ liệu.Điều này liên quan đến việc làm sạch dữ liệu, loại bỏ bất kỳ giá trị bị thiếu và tạo các tính năng có thể được sử dụng bởi mô hình.
Bộ dữ liệu Movielens chứa hơn 10 triệu xếp hạng cho hơn 50.000 bộ phim.Mỗi xếp hạng được liên kết với ID người dùng, ID phim và xếp hạng.Chúng tôi sẽ cần làm sạch dữ liệu và xóa bất kỳ giá trị bị thiếu.Chúng tôi cũng sẽ tạo ra một vài tính năng có thể được sử dụng bởi mô hình, chẳng hạn như xếp hạng trung bình cho mỗi bộ phim và số lượng xếp hạng cho mỗi bộ phim.
### 2. Đào tạo mô hình
Khi dữ liệu đã được chuẩn bị, chúng tôi có thể đào tạo mô hình.Chúng tôi sẽ sử dụng [Thuật toán lọc hợp tác] (Collaborative filtering - Wikipedia) để đào tạo mô hình của chúng tôi.Các thuật toán lọc hợp tác hoạt động bằng cách tìm sự tương đồng giữa người dùng và các mục.Sau đó, chúng ta có thể sử dụng những điểm tương đồng này để dự đoán các mục mà người dùng sẽ thích.
Có một số thuật toán lọc hợp tác khác nhau có sẵn.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ sử dụng [thuật toán SVD] (https://en.wikipedia.org/wiki/singular_value_decompation).SVD là một thuật toán mạnh mẽ có thể đạt được kết quả tốt trên nhiều bộ dữ liệu.
### 3. Đánh giá mô hình
Khi mô hình đã được đào tạo, chúng tôi cần đánh giá hiệu suất của nó.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng [bộ giữ] (Holdout - Wikipedia (thống kê)).Một bộ giữ là một tập hợp các dữ liệu không được sử dụng để đào tạo mô hình.Chúng ta có thể sử dụng bộ giữ để kiểm tra mô hình và xem nó dự đoán xếp hạng cho dữ liệu chưa thấy tốt như thế nào.
Chúng ta có thể đánh giá mô hình bằng cách sử dụng nhiều số liệu, chẳng hạn như [lỗi tuyệt đối trung bình] (Mean absolute error - Wikipedia) và [lỗi bình phương gốc] (https: //en.wikipedia.org/wiki/root-mean-square_deviation).Các số liệu này đo lường sự khác biệt giữa xếp hạng dự đoán và xếp hạng thực tế.
### 4. Triển khai mô hình
Khi mô hình đã được đánh giá và hiển thị là có hiệu quả, chúng ta có thể triển khai nó để sản xuất.Điều này liên quan đến việc làm cho mô hình có sẵn cho người dùng để họ có thể nhận được đề xuất.
Chúng ta có thể triển khai mô hình theo nhiều cách khác nhau.Chúng tôi có thể tạo một dịch vụ web mà người dùng có thể truy cập hoặc chúng tôi có thể tích hợp mô hình vào một ứng dụng di động.
### Phần kết luận
Xây dựng một hệ thống đề xuất có thể là một nhiệm vụ phức tạp, nhưng nó cũng là một nhiệm vụ rất bổ ích.Trong bài viết này, chúng tôi đã hướng dẫn bạn trong quá trình xây dựng một hệ thống đề xuất với Python.Chúng tôi đã đề cập đến những điều cơ bản của việc chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình, đánh giá mô hình và triển khai mô hình.
Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về các hệ thống đề xuất, tôi sẽ khuyên bạn nên kiểm tra các tài nguyên sau:
* [Cẩm nang hệ thống đề xuất] (https://www.morganclaypool.com/doi/abs/10.2200/S00465ED1V01Y201504IAM016)
* [Hệ thống đề xuất] (Recommender Systems)
* [Hệ thống đề xuất với Python] (Big Data Visualization | Packt
[ENGLISH]:
## Building Recommender Systems with Python
Recommender systems are a type of machine learning algorithm that predicts the items a user will like based on their past behavior. They are used in a variety of applications, such as:
* **E-commerce:** Recommending products to customers based on their browsing history and purchase history.
* **Streaming media:** Recommending movies and TV shows to users based on their watch history.
* **Social media:** Recommending friends, groups, and content to users based on their interactions with the platform.
Building a recommender system can be a complex task, but it is also a very rewarding one. In this article, we will walk you through the process of building a recommender system with Python. We will use the [MovieLens dataset](https://grouplens.org/datasets/movielens/) to train our model.
### 1. Data preparation
The first step in building a recommender system is to prepare the data. This involves cleaning the data, removing any missing values, and creating features that can be used by the model.
The MovieLens dataset contains over 10 million ratings for over 50,000 movies. Each rating is associated with a user ID, a movie ID, and a rating. We will need to clean the data and remove any missing values. We will also create a few features that can be used by the model, such as the average rating for each movie and the number of ratings for each movie.
### 2. Model training
Once the data has been prepared, we can train the model. We will use a [collaborative filtering algorithm](https://en.wikipedia.org/wiki/Collaborative_filtering) to train our model. Collaborative filtering algorithms work by finding similarities between users and items. We can then use these similarities to predict the items that a user will like.
There are a number of different collaborative filtering algorithms available. In this article, we will use the [SVD algorithm](https://en.wikipedia.org/wiki/Singular_value_decomposition). SVD is a powerful algorithm that can achieve good results on a variety of datasets.
### 3. Model evaluation
Once the model has been trained, we need to evaluate its performance. We can do this by using a [holdout set](https://en.wikipedia.org/wiki/Holdout_(statistics)). A holdout set is a set of data that was not used to train the model. We can use the holdout set to test the model and see how well it predicts the ratings for unseen data.
We can evaluate the model using a variety of metrics, such as the [mean absolute error](https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_error) and the [root mean squared error](https://en.wikipedia.org/wiki/Root-mean-square_deviation). These metrics measure the difference between the predicted ratings and the actual ratings.
### 4. Model deployment
Once the model has been evaluated and shown to be effective, we can deploy it to production. This involves making the model available to users so that they can get recommendations.
We can deploy the model in a variety of ways. We could create a web service that users can access, or we could integrate the model into a mobile app.
### Conclusion
Building a recommender system can be a complex task, but it is also a very rewarding one. In this article, we have walked you through the process of building a recommender system with Python. We have covered the basics of data preparation, model training, model evaluation, and model deployment.
If you are interested in learning more about recommender systems, I would recommend checking out the following resources:
* [The Recommender Systems Handbook](https://www.morganclaypool.com/doi/abs/10.2200/S00465ED1V01Y201504AIM016)
* [Recommender Systems](https://www.coursera.org/specializations/recommender-systems)
* [Recommender Systems with Python](https://www.packtpub.com/big-
