https://github.com/flaviohnm/recomendation_system
Desenvolvimento de Sistema de Recomendação com Técnicas de Machine Learning, Aprendizado Não Supervisionado
https://github.com/flaviohnm/recomendation_system
machine-learning matplotlib-pyplot pandas-python seaborn-plots unsupervised-learning
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Desenvolvimento de Sistema de Recomendação com Técnicas de Machine Learning, Aprendizado Não Supervisionado
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/flaviohnm/recomendation_system
- Owner: flaviohnm
- License: mit
- Created: 2025-03-06T18:26:26.000Z (9 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-03-06T21:06:35.000Z (9 months ago)
- Last Synced: 2025-09-08T19:37:46.012Z (2 months ago)
- Topics: machine-learning, matplotlib-pyplot, pandas-python, seaborn-plots, unsupervised-learning
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 32.3 MB
- Stars: 0
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- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# Sistema de Recomendacao de Livros
Este repositório contém um notebook Jupyter que implementa um sistema de recomendação de livros utilizando técnicas de Machine Learning. O objetivo é fornecer recomendações personalizadas com base em dados de avaliações e preferências dos usuários.
## Conteúdo
- **`recomendation_system.ipynb`**: Contém o código e explicação passo a passo da implementação do sistema de recomendação.
- **`data/`**: Pasta contendo os conjuntos de dados utilizados no treinamento e teste do modelo.
- **`requirements.txt`**: Lista de dependências necessárias para a execução do notebook.
## Tecnologias Utilizadas
- Python
- Pandas
- NumPy
- Scikit-Learn
- Surprise (Biblioteca para Sistemas de Recomendação)
- Matplotlib / Seaborn (para visualização de dados)
## Como Executar
1. Clone este repositório:
```bash
git clone https://github.com/flaviohnm/recomendation_system.git
cd recomendation_system
```
2. Crie um ambiente virtual (opcional, mas recomendado):
```bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/macOS
venv\Scripts\activate # Windows
```
3. Instale as dependências:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
4. Inicie o Jupyter Notebook:
```bash
jupyter notebook
```
5. Abra e execute o `recomendation_system.ipynb`.
## Fontes de Dados
Os dados utilizados neste projeto foram obtidos de fontes abertas, como o [Goodreads Dataset](https://sites.google.com/eng.ucsd.edu/ucsdbookgraph/home) ou o [Book-Crossing Dataset](http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~cziegler/BX/).
## Contribuição
Fique à vontade para contribuir com melhorias no código, correção de bugs ou adição de novas funcionalidades! Basta abrir um Pull Request.
## Licença
Este projeto está licenciado sob a MIT License - veja o arquivo [LICENSE](LICENSE) para mais detalhes.