project-wexler

推荐系统实践项目

欢迎来到 Project Wexler 的项目展示页面。本项目旨在构建一个基于 LightFM 算法的推荐系统，使用真实用户行为数据进行建模、评估和总结。

• 目标：构建具有商业意义的推荐系统原型
• 算法：LightFM（融合 Collaborative & Content-based 方法）
• 数据集：Retailrocket Recommender Dataset
• 工具：Python, LightFM, Pandas, Numpy, Matplotlib

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📂 报告导航

📑 报告目录

• 方法与建模流程
• 模型评估与结果

📁 附件访问

• 在 GitHub 查看源代码
• 在 nbviewer 阅读源代码

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📁 项目结构

project-wexler/
├── docs/                      # GitHub Pages 页面内容
├── Project_Wexler_Code.ipynb  # 分析用 Jupyter Notebook
├── .gitignore                 # Git 忽略文件配置
├── requirements.txt           # Python 依赖说明
└── README.md                  # 项目说明（当前文件）

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🛠 快速启动

如需在本地运行分析：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/antelacus/project-wexler.git
cd project-white

# 安装依赖
pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn xgboost shap

# 启动 Jupyter
jupyter notebook Project_Wexler_Code.ipynb

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📜 数据来源与授权

• 数据集来自 Kaggle - Retailrocket recommender system dataset
• 本项目遵循 MIT License 许可协议

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🙋‍♂️ 作者

项目由 @antelacus 制作，用于数据分析能力展示与公开分享。如有建议欢迎反馈或交流！

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