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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