AI時代的網站與手機App建置與開發Part14 - 使用ML.NET建立推薦系統
· 摘要 推薦功能在戈 IT 系統中的應用極廣 , 從商品推薦 , 人才推薦 . 商品貨架陳列 , 甚至開店選址 , 都在推薦功能涵蓋的範疇 . 在這篇文章中我們將要為大家介紹如何運用 Microsoft ML.NET 實作推薦系統 . 文章範例下載: https://github.com/CraigIII/RecommendationSystem.git · 認識推薦系統 如何建立一個好的推薦系統必須要考慮許多層面 , 包括 : 依據使用者曾經購買或搜尋過的商品特徵推薦相似的商品 , 推薦銷售狀況最佳或被瀏覽次數最高的商品 , 依據相同特質的使用者的喜好商品進行推薦 , 依據最新到貨商品 , 依據伴隨購買的商品進行推薦 ( 例如購買自行車會伴隨購買頭盔和水壼 ), 依據常識推薦商品 ( 例如購買香煙可以推薦買打火機 ), 或是依據人口學的相關特性 , 例如使用者的年齡 , 性別 , 收入 , 教育程度 , 或是居住地等資訊進行商品推薦 . 除了上述傳統的商品推薦策略以外 , 也可以導入機器學習技術建立先進的商品推薦系統 . · 準備訓練資料 首先請到以下的網址下載使用者觀賞 電影之後留下的評點資料 : recommendation-ratings-train.csv , 其內容如表 1 所示 表 1: 使用者觀賞 電影之後留下的評點記錄 userId movieId Rating timestamp 1 110 1.0 1425941529 1 147 4.5 1425942435 1 858 5.0 1425941523 1 1221 ...