TCC - Gabriel C. Ullmann

Descrição

Geração de sugestões de produtos através de IA com base no histórico de compras de clientes em um e-commerce

Instalação

• Baixe o Python 3.7.x (https://www.python.org/downloads/)
• Instale as dependências (pip install -r requirements.txt)
• Instale o MongoDB (https://www.mongodb.com/try/download/community)

Estrutura

• Pasta "data" contém datasets utilizados
• Pasta "notebooks" contém código em formato .ipynb que pode ser executado no editor interativo Jupyter (https://jupyter.org/)
• Pasta "src" contém código no formato .py que pode ser executado da linha de comando

Referência de comandos e rotinas

Classification

• Algoritmo de classificação funcional em notebooks/classif/2020_2

Clustering

• Rodar algoritmo de clustering: python .\clusterizeDataset.py [num_de_clusters]
• Rodar servidor de sugestões: python .\recommendationAPI.py

Registrar comandos

• Executar "nano .bashrc" dentro da pasta /home/username

  alias tcc-activate='source /home/ullmann/envs/bin/activate' alias tcc-gotorepo='cd /home/ullmann/tcc-gabriel' alias tcc-gototest='cd /home/ullmann/tcc-gabriel/src/classif/2020_2/recomm'

Executar processos no ssh

• Conectar utilizando o comando "ssh usuario@servidor"
• Digite "screen"
• Inicie o processo desejado
• Pressione Ctrl-A e depois Ctrl-D. Isso irá separar a sessão do "screen"
• Faça logout
• Ao logar novamente, digite "screen -r" para voltar ao processo