နိဒါန်း
အင်တာနက်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အတူစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အတူစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် CMS (အကြောင်းအရာစီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်) ၏အရေးပါမှုကိုထိရောက်စွာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့်ထုတ်ဝေသောအကြောင်းအရာများ၏အရေးပါမှုကိုတဖြည်းဖြည်းသဘောပေါက်လာကြသည်။ သို့သော်ရိုးရှင်းသောအကြောင်းအရာစီမံခန့်ခွဲမှုသည်ခေတ်သစ်အသုံးပြုသူများ၏လိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းရန်မလုံလောက်ပါ။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်သုံးစွဲသူများအား CMS စနစ်မှတဆင့်အကြံပြုထားသည့်အကြောင်းအရာများကို CMS စနစ်ဖြင့်အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံနှင့်စွဲမြဲမှုတိုးတက်စေရန်မျှော်လင့်ပါသည်။ ဤဆောင်းပါးသည် CMS စနစ်များ၏အကြံပြုထားသောစနစ်လုပ်ဆောင်မှုများကိုတည်ဆောက်ရန် Python ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုအသေးစိတ်ဖော်ပြထားသည်။
ထောက်ခံချက်စနစ်၏အခြေခံမူများ
ထောက်ခံချက်စနစ်၏အဓိကတာဝန်မှာသူတို့၏သမိုင်းဆိုင်ရာအပြုအမူနှင့်အကျိုးစီးပွားအပေါ် အခြေခံ. အသုံးပြုသူများကိုသက်ဆိုင်ရာအကြောင်းအရာများကိုအကြံပြုရန်ဖြစ်သည်။ ဘုံထောက်ခံချက် Algorithms တွင်ပူးပေါင်းစစ်ထုတ်ခြင်း, အကြောင်းအရာစစ်ထုတ်ခြင်းနှင့်ရောနှောထားသောထောက်ခံချက်နည်းလမ်းများပါဝင်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် CMS ထောက်ခံချက်စနစ်တွင်ပူးပေါင်းစစ်ထုတ်ခြင်း algorithm ကိုအသုံးပြုခြင်းကိုကျွန်ုပ်တို့အာရုံစိုက်ပါမည်။
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် preprocessing
ထောက်ခံချက်စနစ်မတည်ဆောက်မီအသုံးပြုသူ၏အမူအကျင့်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုသင်ရှာဖွေရန်လိုအပ်သည့်စာမျက်နှာများကိုရှာဖွေရန်နှင့်သူတို့စုဆောင်းထားသောအကြောင်းအရာများပါ 0 င်သည်။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းကို Google Analytics ကဲ့သို့သောမှတ်တမ်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကိရိယာများသို့မဟုတ်ပလက်ဖောင်းများမှတဆင့်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ စုဆောင်းထားသောအချက်အလက်များကိုနောက်ဆက်တွဲမော်ဒယ်လ်နှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက်ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားရန်လိုအပ်သည်။
ဒေတာမော်ဒယ်နှင့်မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့်ကြိုတင်လျှောက်ထားမှုပြီးဆုံးသွားသောအခါနောက်တစ်ဆင့်မှာအချက်အလက်များကိုပုံစံပြုပြီးမော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်ရန်ဖြစ်သည်။ SCIKIT-Encape ကဲ့သို့သော Python ၏စက်ကိုလေ့လာခြင်းသည်ဤလုပ်ငန်းစဉ်မှတစ်ဆင့်ကျွန်ုပ်တို့ကိုကူညီရန်ကိရိယာများကိုရရှိစေသည်။ ဒေတာလေ့ကျင့်ရေးနှင့်စံပြအဆောက်အအုံများအတွက် scikit ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုပြသသည့်ရိုးရှင်းသောကျင့်ထုံးဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# ဒေတာကိုတင်
data = load_data()
# လေ့ကျင့်ရေးအစုံနှင့်စမ်းသပ်အစုံပိုင်းခြားခြင်းနှင့်စမ်းသပ်အစုံ
train_data, test_data = train_test_split(data)
# မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး
model = cosine_similarity(train_data)
# မော်ဒယ်ကိုသိမ်းဆည်းပါ
save_model(model)
ဤဥပမာတွင်ကျွန်ုပ်တို့သည်အချက်အလက်များကို ဦး စွာတင်ပြီးလေ့ကျင့်ရေးစုံစမ်းစစ်ဆေးခြင်းများကိုပိုင်းခြားပြီးလေ့ကျင့်ခန်းများသို့ခွဲဝေချထားပေးပါ။
အကြံပြုစနစ်၏အကောင်အထည်ဖော်မှု
စံပြသင်တန်းပြီးဆုံးသွားသောအခါအကြံပြုထားသောစနစ်လုပ်ဆောင်ချက်များကိုအကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသောမော်ဒယ်အပေါ် အခြေခံ. အကြောင်းအရာများကိုမည်သို့အကြံပြုရမည်ကိုပြသသည့်ရိုးရှင်းသောကုဒ်ရေးပါဥပမာတစ်ခုမှာ -
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# အဆိုပါလေ့ကျင့်ထားသောမော်ဒယ် load
model = load_model()
def get_recommendations(user_id):
# အသုံးပြုသူအပြုအမူဒေတာကိုရယူပါ
user_data = get_user_data(user_id)
# အသုံးပြုသူအတိုးမဲ့ virusors တွက်ချက်
user_vector = calculate_user_vector(user_data)
# အသုံးပြုသူအကြံပြုချက်များကိုတွက်ချက်ပါ
recommendations = cosine_similarity(user_vector, model)
return recommendations
ဤဥပမာတွင်အသုံးပြုသူသည်ထောက်ခံချက်တောင်းခံသောအခါအသုံးပြုသူ၏အပြုအမူဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို ဦး စွာရယူပြီးဤအချက်အလက်အပေါ် အခြေခံ. အသုံးပြုသူ၏အကျိုးစီးပွားအားနည်းချက်ကိုတွက်ချက်သည်။ ထို့နောက်ကိုယ်ပိုင်အကြံပြုထားသောအကြောင်းအရာများကိုအသုံးပြုသူအတိုးနှုန်းနှင့်မော်ဒယ်ရှိအကြောင်းအရာများအကြားဆင်တူမှုကိုတွက်ချက်ခြင်းဖြင့်ထုတ်လုပ်သောအကြောင်းအရာများကိုထုတ်လုပ်သည်။
အကျဉ်းချုပ်
ဤဆောင်းပါးသည် CMS စနစ်များရှိအကြံပြုထားသောစနစ်လုပ်ဆောင်မှုများကိုတည်ဆောက်ရန် Python ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုအသေးစိတ်ဖော်ပြထားသည်။ ထောက်ခံစာစနစ်များ၏အခြေခံနိယာမများ, အချက်အလက်များစုဆောင်းခြင်းနှင့်ကြိုတင်အကဲဖြတ်ခြင်း, အချက်အလက်ပုံစံနှင့်စံပြသင်တန်းများကိုထောက်ခံစာစနစ်များကိုအမှန်တကယ်အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက်ဤဆောင်းပါးသည်သော့ချက်များကိုပါ 0 င်သည်။ ဤဆောင်းပါးကိုမိတ်ဆက်ပေးခြင်းအားဖြင့်၎င်းသည်စာဖတ်သူများအား CMS စနစ်တွင်ကိုယ်ပိုင်ထောက်ခံချက်လုပ်ဆောင်မှုများကိုပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ရန်နှင့်အကောင်အထည်ဖော်ရန်ကူညီနိုင်သည်ဟုကျွန်ုပ်မျှော်လင့်ပါသည်။
