परिचय
एक सिफारिश प्रणाली उन मदों की एक संकलित सूची तैयार करती है जिनमें उपयोगकर्ता रुचि हो सकती है, उनके वर्तमान चयन की वस्तुओं की पारस्परिकता में। यह बिना किसी गड़बड़ी या एकरसता के उपयोगकर्ताओं के सुझावों का विस्तार करता है, और यह उन वस्तुओं की अनुशंसा नहीं करता है जिन्हें उपयोगकर्ता पहले से जानता है।
उदाहरण के लिए, नेटफ्लिक्स अनुशंसा प्रणाली समान उपयोगकर्ताओं की आदतों का मिलान और खोज करके और उन फिल्मों का सुझाव देती है जो उन फिल्मों के साथ विशेषताओं को साझा करती हैं जिन्हें उपयोगकर्ताओं ने उच्च रेटिंग दी है।
इस ट्यूटोरियल में, हम नेटफ्लिक्स के लिए एक सिफारिश प्रणाली बनाने में गोता लगाएँगे।
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इस ट्यूटोरियल का कोड इस पर उपलब्ध है Github और इसके पूर्ण कार्यान्वयन पर भी गूगल कोलाब .
ऊपर दिए गए आरेख में दिखाया गया अनुशंसा प्रणाली कार्यप्रवाह विभिन्न फिल्मों या शो की रेटिंग के संबंध में उपयोगकर्ता के सहयोग को दर्शाता है। नए उपयोगकर्ताओं को मौजूदा उपयोगकर्ताओं की सिफारिशों के आधार पर उनकी सिफारिशें मिलती हैं।
मैकिन्से के अनुसार:
बाओ फाइनेंस कैसे खरीदें?
नेटफ्लिक्स पर लोग जो देख रहे हैं उसका 75% सिफारिशों से आता है [ 1 ].
एनबीए रेडिट स्ट्रीम\
नेटफ्लिक्स रीयल-टाइम डेटा मामले:
- 20,000 से अधिक फिल्में और शो।
- 2 मिलियन उपयोगकर्ता।
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माध्यम.कॉम
सहयोगी फ़िल्टरिंग का उपयोग करके पायथन के साथ अनुशंसा प्रणाली ट्यूटोरियल
नेटफ्लिक्स उपयोग के मामले के लिए पायथन और सहयोगी फ़िल्टरिंग का उपयोग करके एक अनुशंसा प्रणाली ट्यूटोरियल बनाना। इस ट्यूटोरियल में, हम नेटफ्लिक्स के लिए एक सिफारिश प्रणाली बनाने में गोता लगाएँगे।