レコメンドエンジンを環境構築無しでpythonで実装してみる
■この記事について
こちらでAMAZON、楽天などのECサービスにおいて最近重要視されている『商品レコメンド』とは何か?について記事にまとめました。
こちらの記事では、その中で『アソシエーション分析』という統計的手法を用いる方法について、pythonを用いた実装をしていきます。
■pythonの実行環境について
Google Colaboratoryを利用します。これにより、pythonを実行させる環境設定は必要ありません。
■アソシエーション分析を活用したレコメンドエンジン作成のチュートリアル
それでは、チュートリアルを初めていきます。
■必要なライブラリのインポート
必要なライブラリのインポートを行います。
#ライブラリのインポート
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
■データセットの読み込み
今回のチュートリアルで用いるデータセットを読み込みます。
こちらはgithubのリポジトリからデータセットを読み込んでいます。
※ちなみにGoogle Colaboratoryでの実行を前提としています。
#データセットの読み込み
import urllib.request
from io import StringIO
url = "https://raw.githubusercontent.com/tachiken0210/dataset/master/dataset_cart.csv"
#csvを読み込む関数
def read_csv(url):
res = urllib.request.urlopen(url)
res = res.read().decode("utf-8")
df = pd.read_csv(StringIO( res) )
return df
#実行
df_cart_ori = read_csv(url)
■データセットの中身の確認
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