Jak zbudować system rekomendacji z użyciem TF-IDF i NMF w Pythonie
Jak zbudować system rekomendacji z użyciem TF-IDF i NMF w Pythonie
W dzisiejszym świecie SEO kluczowe jest wykorzystanie odpowiednich narzędzi do analizy danych. Jednym z takich narzędzi jest system rekomendacji, który pozwala na lepsze dopasowanie treści do potrzeb użytkowników.
W artykule omawiamy, jak zbudować system rekomendacji przy użyciu TF-IDF oraz NMF w języku Python. Proces zaczyna się od przetwarzania danych, gdzie każda strona jest analizowana, a dane są normalizowane. Następnie obliczamy cosine similarity dla wszystkich zapytań bigramowych.
Po zakończeniu analizy, otrzymujemy słownik stron z listami rekomendacji, które są uporządkowane według wyników podobieństwa. Kluczowym krokiem jest przekształcenie tego słownika w DataFrame, co ułatwia dalszą pracę z danymi.
Ostateczny DataFrame pokazuje zapytanie główne wraz z posortowanymi rekomendacjami tematycznymi w każdej kolumnie. Dzięki temu użytkownicy mogą szybko znaleźć interesujące ich treści.
Na podstawie: Źródła
