Kitabe

Kitabe （ Book in Hindi ）は、すべての本の愛好家向けに構築された本の推奨システムです。いくつかの本を評価して、あなたのために調整された即時の推奨事項を取得するだけですか？
デモを参照しますか？

貢献するために？ここに頭を設定します。

コンテンツ

• デモ？
• アプローチ ？
  • 目的✍
  • データセット？
  • 前処理？
  • モデル探査？
  • 最終結果？
• プロジェクト構造？
• やる
• 貢献しますか？
• ノートブックとファイル？
• 参照？
• 貢献者？
• ライセンス✍

デモ？

ライブアプリケーション

目的✍

私たちの目的は、すべての本愛好家のためのアプリケーションを構築することです♥あなたがしなければならないことはあなたのお気に入りの本のいくつかを評価することだけで、アプリケーションはそれをブードゥー教の魔法をしますか？読む。

データセット？

このタスクに使用したデータセットは、Goodbooks-10Kデータセットです。合計600万の格付けを持つ10kの本で構成されています。それは巨大です！ ？。本の交差など、さらに大きなデータセットがいくつかありますが、それらはちょっと古いですか？

データセット構造

 GoodBooks10k
    ├── books.csv         # Contains book info with book-id
    ├── ratings.csv       # Maps user-id to book-id and rating
    ├── book_tags.csv     # Contains tag-id associated with book-ids
    ├── tags.csv          # Contains tag-name associated with tag-id
    ├── to_read.csv       # Contains book-ids marked as to-read by user

前処理？

これは推奨の問題であるため、 books.csvが可能な限りきれいであることを確認する必要があり、book-idが存在する評価のみを考慮する必要があります。

books.csvのより多くのクリーニング

• 本の画像URLがありません
• 本と評価の複製

モデル探査？

推奨の問題については、可能な複数のアプローチがあります。

• 埋め込みマトリックス
• 特異マトリックス分解
• 用語頻度

いくつかの方法を実験し、埋め込みマトリックスと用語の頻度を選択しました。

• 埋め込みマトリックス- この方法は、2004年にNetflix賞を獲得したFunksVDと呼ばれることがよくあります。これは、勾配ベースの機能最小化アプローチであるため、埋め込みマトリックスと呼びたいと考えています。 SVDと呼ぶと、線形代数のものと混同します。この埋め込みマトリックスは、各ユーザーと各本のベクトルを構築し、製品が追加の制約で適用されると、評価が得られます。 FUNKSVDの詳細については、これを参照してください。本の埋め込みを本の表現として使用して、根本的なパターンを推測しました。これにより、埋め込みは同じ著者から本を検出し、フィクション、自伝などのジャンルを推測することができました。

• 用語頻度- この方法は、上記のヘルパー関数のようなもので、埋め込みが失敗する場所に輝きます。用語の頻度は、本のタイトル自体、著者の名前、また評価など、本のタイトルのトークンを考慮に入れます。考慮して、評価された本のトークンと密接に一致する本を見つけます。

？すべてのステップのコードは、ノートブックとファイルのセクションにあります。

最終結果？

画像はそれをすべて言います。

プロジェクト構造？

 Kitabe
│
├───BookRecSystem               # Main Project Directory
│
├───mainapp                     # Project Main App Directory
│   │
│   └───migrations              # Migrations
│
├───static
|   |                           # Static Directory
│   └───mainapp
│       ├───css                 # CSS Files
|       |
│       ├───dataset             # Dataset Files
│       │
│       ├───gif                 # GIF Media
│       │
│       ├───model_files         # Model Files
|       |   |
│       │   ├───surprise        # FunkSVD Files
│       │   │
│       │   └───cv              # CV Files
│       │
│       └───png                 # PNG Media FIles
|
└───templates                   # Root Template DIrectory
    |
    ├───account                 # Account App Templates
    │
    └───mainapp                 # Project Main App Templates

やる

• ユーザーに人気のある本を表示します
• ajaxビューテストを追加します
• モデルテストを追加します
• Count Vectorizerよりも優れたアプローチを使用してください

ノートブックとファイル？

• すべてのデータセットとモデルファイル
• ノートブックのクリーニングと埋め込み
• 不足している画像ノートブックを修正します
• ジャンルワイズ＆TFIDFベクターライザーノートブック

参照？

• データセット
• カウントベクター
• books2rec

貢献者？

ライセンス✍

 MIT License

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