Recommender Systems Dans la branche master :
Le fichier preprocessing contient le nettoyage des data. Il produit notamment la base de données database.csv à partir du répertoire de 300 fichiers de clics des clients.
Le fichier machine learning produit tous les tests pour la sélection de nos algorithmes basés dont les résultats sont ci-dessous.
Le fichier recommender system est celui qui permettra de construire la base de données des recommendations pour les clients que nous connaissons assez bien, soit près de 4000, à travers 3000 livres, mais n’est pas computable sur GPU avec la bibliothèque Surprise.
De plus les métriques sont répertoriées de manière didactique, dans un seul objet.
Dans la branche Collaborative_filtering :
Nous avons aussi testé l’algorithme par content based.
Pour finir nous avons testé l’algorithme par collab filter, dont le réseau neuronal est écrit dans ce fichier.