推荐系统开源项目教程

1. 项目目录结构及介绍

本项目是一个关于推荐系统的开源项目，其目录结构如下：

• data: 存放项目所使用的数据文件。
• .gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录。
• Collaborative Filtering.ipynb: 一个Jupyter Notebook文件，用于实现和展示协同过滤算法。
• Market Basket Analysis.ipynb: 一个Jupyter Notebook文件，用于实现和展示购物篮分析。
• LICENSE: 项目使用的GPL-3.0协议的许可证文件。
• README.md: 项目说明文件，包含了项目的简要介绍和相关信息。

2. 项目的启动文件介绍

本项目的主要工作是通过Jupyter Notebook文件来进行的。启动文件如下：

• Collaborative Filtering.ipynb: 打开此文件，可以逐步跟随代码实现协同过滤算法，并观察算法的效果。
• Market Basket Analysis.ipynb: 打开此文件，可以学习如何进行购物篮分析，这是一种常见的推荐系统应用。

要启动这些文件，你需要在安装了Jupyter Notebook的环境中运行以下命令：

jupyter notebook

然后，在浏览器中打开对应的.ipynb文件，即可开始学习和实验。

3. 项目的配置文件介绍

本项目没有特定的配置文件。Jupyter Notebook的配置通常是通过其自身的设置界面或者在启动命令中添加参数来进行。数据集和其他相关设置直接在Notebook中定义和加载。

如果你需要修改项目中的某些设置，比如更改数据源或者调整算法参数，你可以在对应的Jupyter Notebook文件中进行修改。

请确保你的环境中已经安装了以下Python库，这些是项目运行所必需的：

• numpy
• pandas
• scikit-learn
• keras
• spacy
• implicit
• lightfm

以上是本项目的基本介绍和启动指南。你可以通过阅读和运行Jupyter Notebook文件来深入了解推荐系统的构建和应用。