recommender

Empfehlung App

Überblick

Die Empfehlungs-App ist ein vielseitiges Tool, mit dem Verbindungen zwischen Entitäten für viele verschiedene Anwendungskräfte hergestellt werden können. In diesem Fall haben wir eine fiktive Datenbank von Mitgliedern einer Klimaaktionsgemeinschaft, die nach wertvollen Verbindungen innerhalb des Netzwerks suchen.

Benutzer können ihre eigenen Daten hochladen, sodass die App Empfehlungen abgibt, um Einzelpersonen zu entsprechen, die auf gemeinsamen Interessen, Fachwissen und Kollaborationsmöglichkeiten basieren.

Merkmale

• Benutzerdefinierte Daten hochladen : Ermöglicht Benutzern, ihren Datensatz für personalisierte Netzwerkempfehlungen einzugeben.
• AI-betriebene Matching : Verwendet erweiterte Algorithmen, um hochrelevante potenzielle Verbindungen vorzuschlagen.
• Interaktive Benutzeroberfläche : Laden Sie Ihre eigene Datei hoch und geben Sie eine Benutzer -ID ein, für die Sie Empfehlungen erhalten möchten.

Dateien im Repository

• .gitignore : Gibt Dateien und Verzeichnisse an, die Git ignorieren sollte.
• README.md : bietet einen Überblick, eine Setup -Anweisungen und zusätzliche Informationen zum Projekt.
• app.py : Das Hauptskript für die Benutzeroberfläche der App, erstellt mit Streamlit, einschließlich Dateien -Upload- und Empfehlungsfunktionen.
• fictional_users.csv : Beispieldatensatz, das das erwartete Format für Benutzerdaten demonstriert.
• recommender.py : Befehlszeilen -Skript für die App.
• requirements.txt : Listet alle Abhängigkeiten auf, die für die Ausführung der App erforderlich sind.
• LICENSE : MIT -Lizenz.

Installation und Setup

Verwenden Sie Ihren OpenAI -API -Schlüssel und exportieren Sie sie in "openai_api_key", wenn Sie die App/Empfehlung lokal ausführen, oder stellen Sie sie bei der Bereitstellung der App in Streanlit ein.

'streamlit run app.py' besuchen Sie http: // localhost: 8501 in Ihrem Browser, um die App zu verwenden.

oder

'python recipender.py fictional_users.csv user_id' user_id ist eine beliebige ID aus der CSV -Datei.

Lizenz Dieses Projekt ist im Rahmen der MIT -Lizenz lizenziert - Weitere Informationen finden Sie in der Lizenzdatei in diesem Repository.