一个简易实用、基于内容的推荐引擎——content-engine，非常适合学习之用，同时也能应用于现实场景

基于内容的推荐引擎 描述 这是一个可用于生产环境，但非常简单的基于内容的推荐引擎，该引擎基于文本描述计算相似项目。 它带有500个产品的样本数据文件（输入文件的标头应该与相同的文件-id，description）相同，因此您可以尝试一下。 此代码是在中随附的， 解释了内容引擎的动机并逐步介绍了该方法。 它是一个基于烧瓶的REST Web服务，旨在部署到Heroku，并依靠Anaconda来安装科学计算依赖项，并依靠Redis来存储预先计算的相似性。 阅读engine.py中的注释以查看其工作原理。 非常简单！ web.py包含两个端点： / train-调用engine.train（），它使用TF-IDF和余弦相似度根据sample-data.csv中的描述预先计算项目相似度。 / predict-给定item_id，返回预先计算的“最相似”项目。 试试看！ 首先，请确保您正