Code Python Thuật toán hệ thống gợi ý và đề xuất các bộ phim khác dựa trên bộ phim mình thích

Code Python Thuật toán hệ thống gợi ý và đề xuất các bộ phim khác dựa trên bộ phim mình thích

Hệ thống gợi ý (Recommendation System) trong Khoa học Dữ liệu

Một trong những thuật toán thú vị và phổ biến trong ngành khoa học dữ liệu, đặc biệt được sử dụng rộng rãi bởi các nền tảng như YouTube, TikTok, Netflix, v.v., là thuật toán hệ thống gợi ý (Recommendation System). Thuật toán này giúp gợi ý các bộ phim, video, bài hát, sản phẩm, v.v., mà người dùng có thể thích dựa trên sở thích và hành vi của họ.

Các bước xây dựng hệ thống gợi ý

1. Explore Data Analysis (Thống kê căn bản, xử lý số liệu,…)

   • Tiến hành khám phá dữ liệu để hiểu rõ hơn về các đặc điểm và mối quan hệ trong dữ liệu.
   • Xử lý các vấn đề về dữ liệu thiếu, dữ liệu không hợp lệ, và thực hiện thống kê căn bản.

2. Recommendation System sử dụng hai phương pháp chính:

   • Collaborative Filtering: Dựa trên hành vi của người dùng và sự tương đồng giữa họ để đưa ra các gợi ý.
   • Content Filtering: Dựa trên nội dung của các mục mà người dùng đã thích để gợi ý các mục tương tự.

Chi tiết hơn về project này, các bạn có thể xem trong file Movie_Recommendation_System.ipynb. Ngôn ngữ lập trình được sử dụng là Python. Bộ dữ liệu gốc bao gồm các file ratings.dat, movies.dat, và users.dat trong thư mục raw_data. Các bạn có thể tải về và chạy thử, khuyến khích các bạn chạy code trên Google Colab để dễ dàng sử dụng và không cần cài đặt phần mềm cục bộ.

Hy vọng thông tin này sẽ giúp các bạn hiểu rõ hơn về hệ thống gợi ý và cách triển khai nó trong các dự án thực tế.