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Geração de sugestões de produtos através de IA com base no histórico de compras de clientes em um e-commerce

Primary LanguageJupyter Notebook

TCC - Gabriel C. Ullmann

Descrição

Geração de sugestões de produtos através de IA com base no histórico de compras de clientes em um e-commerce

Instalação

Estrutura

  • Pasta "data" contém datasets utilizados
  • Pasta "notebooks" contém código em formato .ipynb que pode ser executado no editor interativo Jupyter (https://jupyter.org/)
  • Pasta "src" contém código no formato .py que pode ser executado da linha de comando

Referência de comandos e rotinas

Classification

  • Algoritmo de classificação funcional em notebooks/classif/2020_2

Clustering

  • Rodar algoritmo de clustering: python .\clusterizeDataset.py [num_de_clusters]
  • Rodar servidor de sugestões: python .\recommendationAPI.py

Registrar comandos

  • Executar "nano .bashrc" dentro da pasta /home/username

    alias tcc-activate='source /home/ullmann/envs/bin/activate' alias tcc-gotorepo='cd /home/ullmann/tcc-gabriel' alias tcc-gototest='cd /home/ullmann/tcc-gabriel/src/classif/2020_2/recomm'

Executar processos no ssh

  • Conectar utilizando o comando "ssh usuario@servidor"
  • Digite "screen"
  • Inicie o processo desejado
  • Pressione Ctrl-A e depois Ctrl-D. Isso irá separar a sessão do "screen"
  • Faça logout
  • Ao logar novamente, digite "screen -r" para voltar ao processo