使用Python实现深度学习模型:个性化推荐与广告优化
介绍
在这篇教程中,我们将构建一个深度学习模型,用于个性化推荐和广告优化。我们将使用TensorFlow和Keras库来实现这一目标。通过这个教程,你将学会如何处理数据、构建和训练模型,并将模型应用于实际的推荐和广告优化任务。
项目结构
首先,让我们定义项目的文件结构:
deep_learning_recommender/
│
├── data/
│ ├── interactions.csv
│ ├── items.csv
│ └── users.csv
│
├── model/
│ ├── __init__.py
│ ├── data_preprocessing.py
│ ├── model.py
│ └── train.py
│
├── app/
│ ├── __init__.py
│ ├── recommender.py
│ └── routes.py
│
├── templates/
│ └── index.html
│
├── app.py
└── requirements.txt
数据准备
我们需要三个数据文件:interactions.csv、items.csv 和 users.csv。interactions.csv 包含用户与项目的交互数据,items.csv 包含项目的信息,而 users.csv 包含用户的信息。
示例数据
interactions.csv:
user_id,item_id,interaction
1,101,1
1,102,0
2,101,1
2,103,1
...
items.csv:
item_id,item_name,category
101,Item A,Category 1
102,Item B,Category 2
103,Item C,Category 1
...
users.csv:
user_id,user_name,age,gender
1,Alice,25,F
2,Bob,30,M
...
数据处理
我们将使用Pandas库来加载和处理数据。
import pandas as pd
# 加载数据
interactions = pd.read_csv('data/interactions.csv')
items = pd.read_csv('data/items.csv')
users = pd.read_csv('data/users.csv')
# 查看数据
print(interactions.head())
print(items.head())
print(users.head())
构建深度学习模型
我们将使用TensorFlow和Keras库来构建一个简单的深度学习模型。这个模型将根据用户的历史交互数据,预测用户对新项目的兴趣。
model/data_preprocessing.py
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
def load_data():
interactions = pd.read_csv('data/interactions.csv')
items = pd.read_csv('data/items.csv')
users = pd.read_csv('data/users.csv')
return interactions, items, users
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46178278/article/details/140624745
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