nguyengiang197
New member
[TIẾNG VIỆT]:
** Xây dựng các hệ thống đề xuất với bất ngờ **
Các hệ thống đề xuất là một loại thuật toán học máy dự đoán các mục mà người dùng sẽ thích.Chúng được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như mua sắm trực tuyến, phát nhạc và phương tiện truyền thông xã hội.
Một trong những thư viện hệ thống đề xuất phổ biến nhất là bất ngờ.Bất ngờ là nguồn mở và được viết bằng Python, làm cho nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho các nhà phát triển muốn xây dựng hệ thống đề xuất của riêng họ.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng một hệ thống đề xuất một cách bất ngờ.Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu Movielens, trong đó có xếp hạng của những người dùng.
** 1.Bắt đầu với sự ngạc nhiên **
Bước đầu tiên là cài đặt bất ngờ.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng PIP:
`` `
Pip cài đặt bất ngờ
`` `
Sau khi cài đặt bất ngờ, bạn có thể nhập nó vào tập lệnh Python của mình.
`` `
Nhập khẩu bất ngờ
`` `
** 2.Đang tải bộ dữ liệu Movielens **
Bộ dữ liệu Movielens là một tập hợp xếp hạng phim của người dùng.Nó có sẵn trên trang web bất ngờ.
Để tải bộ dữ liệu Movielens, bạn có thể sử dụng hàm `load_dataset ()`.
`` `
Data = Surble.Load_Dataset ('ML-100K'))
`` `
Hàm `load_dataset ()` lấy tên của bộ dữ liệu làm đối số.Trong trường hợp này, chúng tôi đang sử dụng bộ dữ liệu `ML-100K`.
Hàm `load_dataset ()` trả về một đối tượng `dataset`.Đối tượng này chứa dữ liệu từ bộ dữ liệu.
** 3.Đào tạo hệ thống đề xuất **
Bước tiếp theo là đào tạo hệ thống đề xuất.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng hàm `fit ()`.
`` `
model = Survers.svd ()
model.fit (dữ liệu)
`` `
Hàm `fit ()` lấy đối tượng `dataset` làm đối số.Nó đào tạo hệ thống đề xuất trên dữ liệu.
**4.Làm một cuộc giới thiệu**
Khi hệ thống đề xuất được đào tạo, bạn có thể sử dụng nó để đưa ra đề xuất.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng hàm `dự đoán ()`.
`` `
user_id = 1
item_id = 2
Dự đoán = model.predict (user_id, item_id)
`` `
Hàm `dự đoán ()` có hai đối số: ID người dùng và ID mục.Nó trả về một đối tượng `dự đoán`.Đối tượng này chứa xếp hạng dự đoán cho mục.
** 5.Đánh giá hệ thống đề xuất **
Bạn có thể đánh giá hiệu suất của hệ thống đề xuất bằng cách sử dụng hàm `đánh giá ()`.
`` `
kết quả = bất ngờ .Evaliated (mô hình, dữ liệu)
`` `
Hàm `đánh giá ()` lấy đối tượng `dataset` và đối tượng` ending` làm đối số.Nó trả về một đối tượng `endingerevalUator`.Đối tượng này chứa kết quả đánh giá.
** 6.Sử dụng hệ thống đề xuất **
Khi bạn đã đào tạo và đánh giá hệ thống đề xuất, bạn có thể sử dụng nó để đưa ra đề xuất cho người dùng.Để thực hiện điều này, bạn có thể sử dụng hàm `đề nghị ()`.
`` `
user_id = 1
N_ReCommendations = 10
Khuyến nghị = model.ReCommend (user_id, n_recommendations)
`` `
Hàm `ending ()` có hai đối số: ID người dùng và số lượng đề xuất.Nó trả về một danh sách các đối tượng `Khuyến nghị`.Các đối tượng này chứa xếp hạng dự đoán cho mục và ID mục.
**Phần kết luận**
Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách xây dựng một hệ thống đề xuất với sự ngạc nhiên.Chúng tôi đã sử dụng bộ dữ liệu Movielens để đào tạo hệ thống đề xuất và sau đó đưa ra đề xuất cho người dùng.
Bất ngờ là một thư viện mạnh mẽ để xây dựng các hệ thống đề xuất.Nó rất dễ sử dụng và có nhiều tính năng khác nhau.Nếu bạn quan tâm đến việc xây dựng hệ thống đề xuất của riêng bạn, tôi khuyến khích bạn kiểm tra bất ngờ.
** Bài viết tham khảo **
* [Tài liệu bất ngờ] (Welcome to Surprise’ documentation! — Surprise 1 documentation)
* [Xây dựng các hệ thống đề xuất với bất ngờ] (https://surprise.readthedocs.io/en/stable/examples/building_recommender_systems.
[ENGLISH]:
**Building Recommender Systems with Surprise**
Recommender systems are a type of machine learning algorithm that predicts the items a user will like. They are used in a variety of applications, such as online shopping, music streaming, and social media.
One of the most popular recommender systems libraries is Surprise. Surprise is open source and written in Python, making it a great option for developers who want to build their own recommender systems.
In this article, we will show you how to build a recommender system with Surprise. We will use the MovieLens dataset, which contains ratings of movies by users.
**1. Getting Started with Surprise**
The first step is to install Surprise. You can do this using pip:
```
pip install surprise
```
Once Surprise is installed, you can import it into your Python script.
```
import surprise
```
**2. Loading the MovieLens Dataset**
The MovieLens dataset is a collection of ratings of movies by users. It is available on the Surprise website.
To load the MovieLens dataset, you can use the `load_dataset()` function.
```
data = surprise.load_dataset('ml-100k')
```
The `load_dataset()` function takes the name of the dataset as an argument. In this case, we are using the `ml-100k` dataset.
The `load_dataset()` function returns a `Dataset` object. This object contains the data from the dataset.
**3. Training the Recommender System**
The next step is to train the recommender system. To do this, you can use the `fit()` function.
```
model = surprise.SVD()
model.fit(data)
```
The `fit()` function takes the `Dataset` object as an argument. It trains the recommender system on the data.
**4. Making Recommendations**
Once the recommender system is trained, you can use it to make recommendations. To do this, you can use the `predict()` function.
```
user_id = 1
item_id = 2
prediction = model.predict(user_id, item_id)
```
The `predict()` function takes two arguments: the user ID and the item ID. It returns a `Prediction` object. This object contains the predicted rating for the item.
**5. Evaluating the Recommender System**
You can evaluate the performance of the recommender system using the `evaluate()` function.
```
results = surprise.evaluate(model, data)
```
The `evaluate()` function takes the `Dataset` object and the `Recommender` object as arguments. It returns a `RecommenderEvaluator` object. This object contains the results of the evaluation.
**6. Using the Recommender System**
Once you have trained and evaluated the recommender system, you can use it to make recommendations to users. To do this, you can use the `recommend()` function.
```
user_id = 1
n_recommendations = 10
recommendations = model.recommend(user_id, n_recommendations)
```
The `recommend()` function takes two arguments: the user ID and the number of recommendations. It returns a list of `Recommendation` objects. These objects contain the predicted rating for the item and the item ID.
**Conclusion**
In this article, we showed you how to build a recommender system with Surprise. We used the MovieLens dataset to train the recommender system and then made recommendations to users.
Surprise is a powerful library for building recommender systems. It is easy to use and has a variety of features. If you are interested in building your own recommender system, I encourage you to check out Surprise.
**Reference Articles**
* [Surprise Documentation](https://surprise.readthedocs.io/en/stable/)
* [Building Recommender Systems with Surprise](https://surprise.readthedocs.io/en/stable/examples/building_recommender_systems.
** Xây dựng các hệ thống đề xuất với bất ngờ **
Các hệ thống đề xuất là một loại thuật toán học máy dự đoán các mục mà người dùng sẽ thích.Chúng được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như mua sắm trực tuyến, phát nhạc và phương tiện truyền thông xã hội.
Một trong những thư viện hệ thống đề xuất phổ biến nhất là bất ngờ.Bất ngờ là nguồn mở và được viết bằng Python, làm cho nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho các nhà phát triển muốn xây dựng hệ thống đề xuất của riêng họ.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng một hệ thống đề xuất một cách bất ngờ.Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu Movielens, trong đó có xếp hạng của những người dùng.
** 1.Bắt đầu với sự ngạc nhiên **
Bước đầu tiên là cài đặt bất ngờ.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng PIP:
`` `
Pip cài đặt bất ngờ
`` `
Sau khi cài đặt bất ngờ, bạn có thể nhập nó vào tập lệnh Python của mình.
`` `
Nhập khẩu bất ngờ
`` `
** 2.Đang tải bộ dữ liệu Movielens **
Bộ dữ liệu Movielens là một tập hợp xếp hạng phim của người dùng.Nó có sẵn trên trang web bất ngờ.
Để tải bộ dữ liệu Movielens, bạn có thể sử dụng hàm `load_dataset ()`.
`` `
Data = Surble.Load_Dataset ('ML-100K'))
`` `
Hàm `load_dataset ()` lấy tên của bộ dữ liệu làm đối số.Trong trường hợp này, chúng tôi đang sử dụng bộ dữ liệu `ML-100K`.
Hàm `load_dataset ()` trả về một đối tượng `dataset`.Đối tượng này chứa dữ liệu từ bộ dữ liệu.
** 3.Đào tạo hệ thống đề xuất **
Bước tiếp theo là đào tạo hệ thống đề xuất.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng hàm `fit ()`.
`` `
model = Survers.svd ()
model.fit (dữ liệu)
`` `
Hàm `fit ()` lấy đối tượng `dataset` làm đối số.Nó đào tạo hệ thống đề xuất trên dữ liệu.
**4.Làm một cuộc giới thiệu**
Khi hệ thống đề xuất được đào tạo, bạn có thể sử dụng nó để đưa ra đề xuất.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng hàm `dự đoán ()`.
`` `
user_id = 1
item_id = 2
Dự đoán = model.predict (user_id, item_id)
`` `
Hàm `dự đoán ()` có hai đối số: ID người dùng và ID mục.Nó trả về một đối tượng `dự đoán`.Đối tượng này chứa xếp hạng dự đoán cho mục.
** 5.Đánh giá hệ thống đề xuất **
Bạn có thể đánh giá hiệu suất của hệ thống đề xuất bằng cách sử dụng hàm `đánh giá ()`.
`` `
kết quả = bất ngờ .Evaliated (mô hình, dữ liệu)
`` `
Hàm `đánh giá ()` lấy đối tượng `dataset` và đối tượng` ending` làm đối số.Nó trả về một đối tượng `endingerevalUator`.Đối tượng này chứa kết quả đánh giá.
** 6.Sử dụng hệ thống đề xuất **
Khi bạn đã đào tạo và đánh giá hệ thống đề xuất, bạn có thể sử dụng nó để đưa ra đề xuất cho người dùng.Để thực hiện điều này, bạn có thể sử dụng hàm `đề nghị ()`.
`` `
user_id = 1
N_ReCommendations = 10
Khuyến nghị = model.ReCommend (user_id, n_recommendations)
`` `
Hàm `ending ()` có hai đối số: ID người dùng và số lượng đề xuất.Nó trả về một danh sách các đối tượng `Khuyến nghị`.Các đối tượng này chứa xếp hạng dự đoán cho mục và ID mục.
**Phần kết luận**
Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách xây dựng một hệ thống đề xuất với sự ngạc nhiên.Chúng tôi đã sử dụng bộ dữ liệu Movielens để đào tạo hệ thống đề xuất và sau đó đưa ra đề xuất cho người dùng.
Bất ngờ là một thư viện mạnh mẽ để xây dựng các hệ thống đề xuất.Nó rất dễ sử dụng và có nhiều tính năng khác nhau.Nếu bạn quan tâm đến việc xây dựng hệ thống đề xuất của riêng bạn, tôi khuyến khích bạn kiểm tra bất ngờ.
** Bài viết tham khảo **
* [Tài liệu bất ngờ] (Welcome to Surprise’ documentation! — Surprise 1 documentation)
* [Xây dựng các hệ thống đề xuất với bất ngờ] (https://surprise.readthedocs.io/en/stable/examples/building_recommender_systems.
[ENGLISH]:
**Building Recommender Systems with Surprise**
Recommender systems are a type of machine learning algorithm that predicts the items a user will like. They are used in a variety of applications, such as online shopping, music streaming, and social media.
One of the most popular recommender systems libraries is Surprise. Surprise is open source and written in Python, making it a great option for developers who want to build their own recommender systems.
In this article, we will show you how to build a recommender system with Surprise. We will use the MovieLens dataset, which contains ratings of movies by users.
**1. Getting Started with Surprise**
The first step is to install Surprise. You can do this using pip:
```
pip install surprise
```
Once Surprise is installed, you can import it into your Python script.
```
import surprise
```
**2. Loading the MovieLens Dataset**
The MovieLens dataset is a collection of ratings of movies by users. It is available on the Surprise website.
To load the MovieLens dataset, you can use the `load_dataset()` function.
```
data = surprise.load_dataset('ml-100k')
```
The `load_dataset()` function takes the name of the dataset as an argument. In this case, we are using the `ml-100k` dataset.
The `load_dataset()` function returns a `Dataset` object. This object contains the data from the dataset.
**3. Training the Recommender System**
The next step is to train the recommender system. To do this, you can use the `fit()` function.
```
model = surprise.SVD()
model.fit(data)
```
The `fit()` function takes the `Dataset` object as an argument. It trains the recommender system on the data.
**4. Making Recommendations**
Once the recommender system is trained, you can use it to make recommendations. To do this, you can use the `predict()` function.
```
user_id = 1
item_id = 2
prediction = model.predict(user_id, item_id)
```
The `predict()` function takes two arguments: the user ID and the item ID. It returns a `Prediction` object. This object contains the predicted rating for the item.
**5. Evaluating the Recommender System**
You can evaluate the performance of the recommender system using the `evaluate()` function.
```
results = surprise.evaluate(model, data)
```
The `evaluate()` function takes the `Dataset` object and the `Recommender` object as arguments. It returns a `RecommenderEvaluator` object. This object contains the results of the evaluation.
**6. Using the Recommender System**
Once you have trained and evaluated the recommender system, you can use it to make recommendations to users. To do this, you can use the `recommend()` function.
```
user_id = 1
n_recommendations = 10
recommendations = model.recommend(user_id, n_recommendations)
```
The `recommend()` function takes two arguments: the user ID and the number of recommendations. It returns a list of `Recommendation` objects. These objects contain the predicted rating for the item and the item ID.
**Conclusion**
In this article, we showed you how to build a recommender system with Surprise. We used the MovieLens dataset to train the recommender system and then made recommendations to users.
Surprise is a powerful library for building recommender systems. It is easy to use and has a variety of features. If you are interested in building your own recommender system, I encourage you to check out Surprise.
**Reference Articles**
* [Surprise Documentation](https://surprise.readthedocs.io/en/stable/)
* [Building Recommender Systems with Surprise](https://surprise.readthedocs.io/en/stable/examples/building_recommender_systems.
