【源码】基于Python和深度学习框架的HM个性化时尚推荐系统

项目简介

本项目构建了一个基于Python和深度学习框架的个性化时尚推荐系统。借助机器学习和深度学习技术，该系统依据顾客的历史购买记录及其他相关信息，为顾客推荐其可能感兴趣的时尚商品。项目涵盖数据预处理、特征工程、模型训练与评估等关键步骤，还采用分布式训练和模型并行化策略提升训练效率。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理与特征工程：对数据集进行清洗和预处理，提取顾客购买频率、购买偏好、商品销售热度等有意义的特征。
2. 模型训练与验证：运用深度学习模型（如矩阵分解模型的深度学习版本）对处理后的数据进行训练，并通过验证集初步验证模型。
3. 超参数优化：利用网格搜索、随机搜索等方法，找到最佳超参数组合，提高模型性能。
4. 分布式训练和模型并行化：采用相关技术处理大规模数据集，提高训练效率。
5. 评估与优化：使用测试集全面评估模型，计算准确率、召回率、F1分数等指标，并据此进行模型优化。

安装使用步骤

1. 下载并解压项目源代码：从指定链接下载项目源代码，解压到本地目录。
2. 安装必要的依赖库：安装Python及其相关库，如Pandas、NumPy、TensorFlow、Keras等。
3. 准备数据集：将数据集文件（Images、articles.csv、customers.csv、transactions_train.csv）放入项目目录下的指定文件夹。
4. 运行代码：运行hosts1.py文件，按代码指示进行模型训练和评估。

注意：由于数据集较大，建议在具备足够计算资源的环境中运行项目，考虑使用分布式训练和模型并行化策略提高效率。同时，因代码和模型训练可能需大量计算资源，建议在有GPU的计算机上运行，并确保安装了必要的依赖库。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】