Engage 22 Project Bongrub
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起きろ。それは食べ物ですか？。
「Bon Appetit」を聞いたに違いありません。フランス語のフレーズ「あなたの食事を楽しむ」を意味します。
これは「 Bongrub 」であり、幸せなグラブ（食べ物のための非公式）を意味しますか？私たちは皆、おいしい食べ物を私たちに提供しているのを楽しんでいますが、私たちの何人がレシピを見ることを楽しんでいます。ですから、これは、完璧なレシピのためにその狩りを救うのに役立つ世界で最高で人気のあるレシピをあなたにもたらす試みです。
驚くほど聞こえますか？これがどのように調理され、提供されるか見てみましょうか??
推奨エンジンは、3つの主要なカテゴリに基づいて分類できます。
このプロジェクトでは、コンテンツベースのフィルタリングアプローチを使用しました。一般化された共同アプローチが組み合わされているため、モデルはハイブリッドモデルとして機能します。これは、推奨事項を生成する他のユーザーの意見を考慮しています。エンジンによって作成された推奨事項は、さまざまなモデルに従ってさまざまな方法で機能します。
データセットには、food.comに掲載されているレシピとレビューが含まれています。推奨モデルは、エンジンを準備するためにデータセットから9000のレシピを取りました。準備されたエンジンはFlaskアプリケーションと統合されており、モデルによって生成された.pklファイルを提供するためにサーバーが作成されました。その後、FlaskアプリはNodeJSサーバーと統合され、最終的にサーバーからアプリケーションクライアントにフェッチされたデータをエンドユーザーが使用できるようにしました。
このコードをローカルマシンで実行するには、次の手順に従ってください。
ステップ1：デスクトップにフォルダーを作成します。この新しく作成されたフォルダーで端末を開いて、マシン上のこのリポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/AnanyaGarg28/Engage-22-Project-Bongrub.git
ステップ2：プロジェクトディレクトリに移動し、フラスコをインストールします。
cd Engage-22-Project-Bongrub/ pip3 install flask
ステップ3：フラスコサーバーを実行します。
python recipeapp.py
ステップ4： Flaskアプリが実行されていることを示すまで、10秒間待ちます。ローカルマシンに遭遇しているURLをコピーします。それは次のように見えるかもしれません：
http://192.168.1.79:5000で実行されます（ctrl+cを押して終了します）
ステップ5： 「Engage-22-Project-Bongrub」で新しい端末を開きます。 「ノードアプリ」フォルダーに移動し、選択したコードエディターで「app.js」ファイルを開きます。
cd node app/
ステップ6： URIOBJのIPとポートを、ステップ4で保存したURLアドレスに置き換えて、ファイルを保存します。
ステップ7：次に、「ノードアプリ」ディレクトリ内の2番目の端末に、NPMパッケージをインストールします（NPMの最新バージョンがインストールされていることを確認してください）。
npm install
ステップ8：これで、すべての依存関係がインストールされています。ノードサーバーを実行する時が来ました。
node app.js
アプリケーションはマシンで実行されています。ブラウザでLocalHost：3001を入力してアクセスできます。
推奨事項が気に入っていただければ幸いです！ハッピーグラビング!!
