Vou construir sistemas de recomendação

Quer mostrar aos seus usuários os itens certos na hora certa? Eu vou construir um sistema de recomendação que sugere os produtos, empregos, artigos ou filmes mais relevantes a partir dos seus próprios dados, para que as pessoas encontrem o que precisam mais rápido. Como funciona: Transformo as descrições dos seus itens em características numéricas (TF-IDF) e classifico os itens de acordo com a similaridade com o que o usuário busca, faz upload ou gosta. Isso é chamado de recomendador baseado em conteúdo, e funciona bem quando você tem dados de texto como títulos, descrições ou currículos. O que você recebe:

- Um recomendador funcional desenvolvido em Python com Scikit-learn

- Limpeza e pré-processamento de dados

- Código fonte limpo

- Pacotes superiores adicionam um app Streamlit que você pode testar,

- implantação e documentação Veja meu trabalho:

Eu criei um recomendador de empregos baseado em currículo com upload de PDF e correspondências classificadas. Está disponível no meu portfólio. O que preciso de você: -

Um arquivo CSV ou Excel dos seus itens com uma coluna de texto (título e descrição) Ferramentas:

Python,

Scikit-learn,

Pandas,

NumPy,

Streamlit.

Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido se não tiver certeza do que se encaixa melhor.