Дипломна работа Препоръчваща система, основана на историята на поръчките и демографските данни на потребителите Димитър Пенчев Мутафчиев, 24990

Необходими ресурси: Python (64-bit) 3.6.0 https://www.python.org/ Keras 2.0.3 https://keras.io/ matplotlib 2.0.0 https://matplotlib.org/ numpy 1.12.1+mkl http://www.numpy.org/ pandas 0.19.0 http://pandas.pydata.org/ scikit-learn 0.18 http://scikit-learn.org/stable/ tensorflow 1.0.1 https://www.tensorflow.org/ h5py 2.7.0 http://www.h5py.org/ Инсталират се с командата pip install (при проблеми на Windows OS: някои могат да бъдат изтеглени от тук: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/)

Множество от данни: линк за изтегляне https://www.kaggle.com/c/santander-product-recommendation/data

главен файл за програмата - създава/използва модел над множеството от данни, за да предскаже предпочитанията на клиентите

main.py [-h] [--trainset TRAINSET] [--testset TESTSET] [-m TRAIN_MONTH] [-t TEST_MONTH] [--use_buckets] [-f MODEL_FILENAME] [-a RNN_ARCHITECTURE] [-g GO_DIRECTION] [-n NUM_EPOCHS] [-b BATCH_SIZE] [-l LEARNING_RATE] опционални аргументи: -h, --help ### изписва това съобщение и завършва --trainset TRAINSET ### име на файл с тренировъчни данни --testset TESTSET ### име на файл с тестови данни -m TRAIN_MONTH, --train_month TRAIN_MONTH ### номер (1-17) на последния месец за тренировъчните данни -t TEST_MONTH, --test_month TEST_MONTH ### номер (2-18) на месец за тестовите данни --use_buckets ### флаг, който указва да не се използва маскиране на липсващата история, а да се направи списък от тренировъчни данни с различни дължини (по подразбиране флагът не се използва) -f MODEL_FILENAME, --model_filename MODEL_FILENAME ### файл с готов предварително обучен модел -a RNN_ARCHITECTURE, --rnn_architecture RNN_ARCHITECTURE ### рекурентна архитектура, която да се използва (по подразбиране: LSTM) -g GO_DIRECTION, --go_direction GO_DIRECTION ### посока на четене на историята: 1 = в хронологичен ред (по подразбиране), -1 = наобратно, 2 = двупосочно -n NUM_EPOCHS, --num_epochs NUM_EPOCHS ### брой епохи за обучение (по подразбиране: 20) -b BATCH_SIZE, --batch_size BATCH_SIZE ### размер на партидите (по подразбиране: 256) -l LEARNING_RATE, --learning_rate LEARNING_RATE ### скорост на обучение (по подразбиране: 0.001)

скрипт, който преобразува оригиналното множество от данни до тренировъчното множество, над което работи моделът

make_dataframe.py [-h] [--noimpute] [--test] опционални аргументи: -h, --help ### изписва това съобщение и завършва --noimpute ### флаг, който указва дали да не се попълват липсващите стойности (по подразбиране: попълват се) --test ### флаг, който указва дали да се преобразува тестовото или тренировъчното множество

скрипт, който преобразува масив от предсказания, изведени на изхода на препоръчващата система до списък с до 7 артикула, които да бъдат предложени на клиентите

make_submission.py [-h] results_filename submit_filename позиционни аргументи: results_filename ### име на файл с резултати от класификацията submit_filename ### име на файл, в който да бъдат записани списъците с препоръки опционални аргументи: -h, --help ### изписва това съобщение и завършва -d DATASET, --dataset DATASET ### файл с последни данни за клиентите (по подразбиране: "df.csv") -m MONTH, --month MONTH ### последен месец (по подразбиране: 17)

скрипт, който представя част от вътрешните състояния на модела и примерите, които активират максимално всеки от невроните

activations_y_plots.py [-h] [--trainset TRAINSET] [--testset TESTSET] [-l HIDDEN_LAYER_INDEX] [-m TRAIN_MONTH] [-t TEST_MONTH] [-n TOP_N_SAMPLES] model_filename позиционни аргументи: model_filename ### файл с готов предварително обучен модел опционални аргументи: -h, --help ### изписва това съобщение и завършва --trainset TRAINSET ### име на файл с тренировъчни данни --testset TESTSET ### име на файл с тестови данни -l HIDDEN_LAYER_INDEX, --hidden_layer_index HIDDEN_LAYER_INDEX ### индекс на слой от модела (по подразбиране: -5, което е конкатениращият слой) -m TRAIN_MONTH, --train_month TRAIN_MONTH ### номер (1-17) на последния месец за тренировъчните данни -t TEST_MONTH, --test_month TEST_MONTH ### номер (2-18) на месец за тестовите данни -n TOP_N_SAMPLES, --top_n_samples TOP_N_SAMPLES ### да се покажат толкова на брой примери, които активират максимално всеки неврон в скрития слой (по подразбиране: 10) -s SHUFFLE_SPLIT_SIZE, --shuffle_split_size SHUFFLE_SPLIT_SIZE ### дял от всички данни, които да се изобразят (по подразбиране: 0.005)