Crearé sistemas de recomendación

¿Quieres mostrar a tus usuarios los artículos adecuados en el momento justo? Crearé un sistema de recomendación que sugiera los productos, trabajos, artículos o películas más relevantes a partir de tus propios datos, para que las personas encuentren lo que necesitan más rápido. Cómo funciona: convierto las descripciones de tus artículos en características numéricas (TF-IDF) y clasifico los artículos según su similitud con lo que un usuario busca, sube o le gusta. Esto se llama un recomendador basado en contenido, y funciona bien cuando tienes datos de texto como títulos, descripciones o currículums. Lo que obtienes:

- Un recomendador funcional construido en Python con Scikit-learn

- Limpieza y preprocesamiento de datos

- Código fuente limpio

- Los paquetes superiores añaden una app de Streamlit que puedes probar,

- despliegue y documentación. Mira mi trabajo:

Construí un recomendador de trabajos basado en currículum con carga de PDF y coincidencias clasificadas. Está en mi portafolio. Lo que necesito de ti: -

Un archivo CSV o Excel de tus artículos con una columna de texto (título y descripción). Herramientas:

Python,

Scikit-learn,

Pandas,

NumPy,

Streamlit.

Envíame un mensaje antes de ordenar si no estás seguro de qué opción es la mejor.