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public:recommandation [2019/01/11 12:54] – créée edauce | public:recommandation [2019/01/11 12:56] (Version actuelle) – [Calcul de similarité et profilage sur la base "MovieLens"] edauce |
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| ====Filtrage collaboratif : ressources web==== |
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| Données : |
| http://grouplens.org/datasets/movielens/ |
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| cours : |
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| http://acsweb.ucsd.edu/~dklim/mf_presentation.pdf |
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| http://clgiles.ist.psu.edu/IST441/materials/powerpoint/RC-week10/Tutorial_IJCAI_2013-modified.pptx |
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| ===== Travaux dirigés ===== |
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| Ces travaux dirigés sont des "notebooks" fonctionnant sur l'interpréteur "jupyter". Les notebooks |
| permettent d'écrire et d'exécuter des scripts python à l'aide d'un simple navigateur web. |
| Les résultats d'exécution sont conservés et peuvent être retrouvés d'une session à l'autre. |
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| Téléchargez les fichiers ''.ipynb'' dans un dossier. Ouvrez un terminal dans ce même dossier et tapez : |
| jupyter-notebook |
| Ceci ouvre un onglet de l'interpréteur jupyter dans votre navigateur. Cliquez ensuite sur le notebook sur lequel vous souhaitez travailler. |
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| Pour utiliser un notebook, voir : |
| <note tip> |
| * {{http://nbviewer.jupyter.org/github/jupyter/notebook/blob/master/docs/source/examples/Notebook/What%20is%20the%20Jupyter%20Notebook.ipynb|1. What is the Jupyter notebook?}} |
| * {{http://nbviewer.jupyter.org/github/jupyter/notebook/blob/master/docs/source/examples/Notebook/Notebook%20Basics.ipynb|2. Notebook basics}} |
| * {{http://nbviewer.jupyter.org/github/jupyter/notebook/blob/master/docs/source/examples/Notebook/Running%20Code.ipynb|3. Running code}} |
| * {{http://nbviewer.jupyter.org/github/jupyter/notebook/blob/master/docs/source/examples/Notebook/Working%20With%20Markdown%20Cells.ipynb|4. Working with Markdown cells}} |
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| * {{https://www.youtube.com/embed/lmoNmY-cmSI|Une vidéo en anglais}} |
| </note> |
| === La librairie numpy ==== |
| Les exercices et problèmes seront réalisés à l'aide des librairies scientifiques de Python: {{http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference|numpy}}, {{http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference|scipy}} et {{http://matplotlib.org/gallery.html|matplotlib}}. Le lien suivant propose une introduction à la librairie numpy (manipulation de matrices et de vecteurs en Python) : |
| <note tip> |
| * {{https://forge.centrale-marseille.fr/attachments/download/302/Tutoriel%20numpy.ipynb|Tutoriel Numpy}} (rapide) {{https://nbviewer.jupyter.org/urls/forge.centrale-marseille.fr/attachments/download/302/Tutoriel%20numpy.ipynb|Tutoriel Numpy (nbviewer)}} |
| * {{https://forge.centrale-marseille.fr/attachments/download/263/Aide-m%C3%A9moire%20Numpy.ipynb|Aide-mémoire Numpy}} {{https://nbviewer.jupyter.org/urls/forge.centrale-marseille.fr/attachments/download/263/Aide-m%C3%A9moire%20Numpy.ipynb||Aide-mémoire Numpy (nbviewer)}} |
| * {{https://openclassrooms.com/courses/la-programmation-scientifique-avec-python|Python scientifique}} (plus détaillé) |
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| * **Matrices creuses** : |
| * {{https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html|Format COO}} |
| * {{https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.html|Format CSR}} |
| </note> |
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| === La librairie scikit-learn ==== |
| <note tip> |
| * {{http://scikit-learn.org/stable/documentation.html|Documentation}} |
| * {{http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html|Flow Chart}} |
| * {{http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html|An introduction to machine learning with scikit-learn}} |
| * {{http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html|Working With Text Data}} |
| </note> |
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| ==== Enoncé du TD ==== |
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| <note tip> |
| Téléchargez le fichier suivant : |
| * {{https://forge.centrale-marseille.fr/attachments/download/267/S9-TP4.ipynb|Enoncé du TD4 (notebook)}} |
| * {{https://nbviewer.jupyter.org/urls/forge.centrale-marseille.fr/attachments/download/267/S9-TP4.ipynb|Enoncé du TD4 (nbviewer)}} |
| </note> |