RecMeKuda:

RecMeKuda - это сервис рекомендаций организаций на основе текущего запроса пользователя и его геопозиции

Команда:

• Петросов Арсен - backend
• Уткин Тимофей - backend
• Четверина Александра - backend
• Шемет Александра - Аналитика и ML
• Team Lead - Алексей Шевченко

Этот репозиторий посвящён проектной работе студентов 3-го курса МГТУ Н.Э. им. Баумана по дисциплине «Основы теории Искуственного интеллекта»

Данные:

В качестве данных был взят опубликованный в конце сентярбря 2023 года датасет от Яндекса - «крупнейший русскоязычный датасет отзывов об организациях, опубликованных на Яндекс Картах.»

Описание датасета:

• 500 000 уникальных отзывов
• Только отзывы на организации в России
• Доступны на Яндекс Картах
• Опубликованы с января по июль 2023 года
• Датасет не содержит коротких односложных отзывов
• Тексты очищены от персональных данных (номеров телефонов, адресов почты)

Состав датасета:

Датасет в формате tskv содержит следующую информацию:

• Адрес организации (address)
• Название организации (name_ru)
• Список рубрик, к которым относится организация (rubrics)
• Оценка пользователя от 0 до 5 (rating)
• Текст отзыва (text)

Анализ данных:

• Была проделана большая работа по анализу данных, в результате которой было выявлено 1370 различных классов-категорий организаций, для которых проводилась задача классификации текста пользователя.

• В качестве базы данных организаций использовалась БД, состоящая из > 276000 уникальных организаций db_organizations, созданная из того же датасета.

• Для выдачи рекомендаций от сервиса было необходимо получить координаты организаций, (из-за органичений бесплатного тарифа от API Яндекс карты) было решено использовать сервис Dadata с ограничениями ~ 5 000 обращений к API с аккаунта. В итоге были получены адреса для почти 50 тыс. московских организаций.

• Поиск по необходимым организациям осуществлялся на основании:

  • категорий, выданных NLP моделью
  • расстояния от пользователя до организации
  • рейтинга организации
  • количества отзывов об организации

В качестве ответа пользователю приходят 3 лучшие организации из отранжированных и информация о них, включая расстояния в метрах.

Backend:

• Для деплоя модели была выбрана реализация с использованием TG-Bot API на Python

• Для сохранения истории запросов пользователей и их геопозиций используется DataBase SQLite3

• Классификация текста пользователя осуществляется с использованием открытой NLP модели Ru BERT tiny

Последователность действий для запуска бота:

1. Склонируйте данный репозиторий и перейдите в директорию app

git clone https://github.com/Alex777Russia/tg-bot-recsys.git
cd tg-bot-recsys/app

2. Создайте окружение и активируйте его, после чего установите необходимые зависимости

python -m venv myenv
myenv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

3. Вставьте свой телеграм токен в скрипте app.py

bot = telebot.TeleBot('YOUR TG-API KEY')

4. Запустите бота следующей командой и можете отправлять сообщения

python app.py

Заключение

Хочется поблагодарить компанию Яндекс за предоставление возможности воспользоваться данным датасетом в академических и исследовательских целях.

Так же хочется поблагодарить сервис Dadata, дающий возможность использовать свой API так же для учебных целей и написания своих проектов.

Лицензия

Распространяется под лицензией MIT. Больше информации в LICENSE.

Контакты

По всем вопросам, связанным с проектом, пожалуйста, пишите на AlexeyShevchenko03@yandex.ru.