Рекомендательная Система на Основе CatBoost

Описание

Этот проект включает реализацию API для рекомендательной системы, использующей CatBoostClassifier для предсказания интересов пользователя. Он охватывает загрузку модели, обработку данных, взаимодействие с базой данных PostgreSQL и формирование рекомендательной ленты постов.

Содержание

• model_training.ipynb: Jupyter Notebook с кодом для тренировки модели CatBoost.
• main.py: Основной файл Python с реализацией API и вспомогательными функциями.
• requirements.txt: Список зависимостей Python.
• README.md: Документация проекта (этот файл).

Установка и Запуск

Для запуска проекта выполните следующие шаги:

1. Клонируйте репозиторий.
2. Установите необходимые зависимости, используя pip install -r requirements.txt.
3. Запустите Jupyter Notebook model_training.ipynb для тренировки модели.
4. Запустите main.py для запуска API.

Использование API

Для получения рекомендаций используйте эндпоинт /post/recommendations/ с параметрами id (идентификатор пользователя) и limit (количество постов).

Требования

• Python 3.x
• CatBoost
• Pandas
• SQLAlchemy
• FastAPI