Este é um arquivo Jupyter Notebook que contém um sistema de recomendação baseado em aprendizado de máquina.
O objetivo deste projeto é criar um sistema de recomendação que possa sugerir itens relevantes para os usuários com base em seus históricos de preferências. O sistema utiliza técnicas de aprendizado de máquina, como filtragem colaborativa e processamento de linguagem natural, para gerar recomendações personalizadas.
- Carregamento e pré-processamento dos dados de histórico de preferências dos usuários.
- Implementação de algoritmos de filtragem colaborativa para encontrar usuários ou itens semelhantes.
- Cálculo de pontuações de similaridade entre usuários ou itens.
- Geração de recomendações personalizadas com base nas preferências do usuário.
- Avaliação do desempenho do sistema de recomendação.
- Python 3.x
- Jupyter Notebook
- Bibliotecas Python: pandas, numpy, scikit-learn, nltk
- Faça o download do arquivo Recomendação_ml.ipynb.
- Instale as bibliotecas Python necessárias.
- Abra o arquivo Recomendação_ml.ipynb no Jupyter Notebook.
- Siga as instruções fornecidas no notebook para carregar os dados e executar o sistema de recomendação.
Contribuições são bem-vindas! Se você tiver alguma sugestão, correção de bugs ou melhorias para o sistema de recomendação, sinta-se à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request.
Este projeto está licenciado sob a MIT License.