Avis et détails du produit de python-recsys

J'aime la capacité de l'outil à travailler avec une grande quantité de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je n'aime pas trop l'interface. Elle n'est pas très attrayante pour travailler avec. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est un dépôt open-source qui permet à l'utilisateur d'installer facilement. L'expérience de codage est très utile et facile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien à dire sur le dégoût. Le représentant est très utile pour tout le monde. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Python-recsys is a powerful python library that consist in a implementation of a recommeder system.

You can recommend an item providing a user-based o item-based mechanism.

Some matrix decomposition algorithms are implemented, such as singular value decomposition, and you can evaluate results through standard performance measures, in order to find best tuning params for your specific domain.

Algorithms are supported with a great documentation and a lot of datasets to experiment. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Python-recsys doesn't work with python 3, so if you have legacy projects in python 2, you cannot integrate it.

Some well known algorithms are not implemented and is not possibile to add variants to implemented ones

The lib users community is not very large, so don't expect to have a lot of interactions if you have some problems in using the library. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Python-recsys is open source platform and current trend is open source technology. and its provide to best Library in different different functionality based. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Python Bug Tracker services are not god in my side. its my own experience. sorry for not all side dislike in Bug Tracker . but my side some issues .. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La bibliothèque Python-recsys est excellente une fois que vous dépassez la documentation fade. Elle fait un excellent usage de Numpy et Scipy pour offrir un système de recommandation incroyablement précis. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est 2019 et il n'y a toujours pas de support pour python 3, malheureusement. C'était finalement la raison pour laquelle nous ne l'avons pas intégré dans notre environnement après les tests. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

In the models ive used, the hybrid model is great for having accurate predictive output and recommendations. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

There can be some issues that arise when dealing with very big data. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

We used Python for our automation deployment tool & its so nice fast in processing while comparing to other things. Compatibility wise, scalability & performance. Coding, execution-wise it's so simple & easy to do. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Nothing to say anything wrong about this. its quite easy to use any kind of tools & compatible with all. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

The library does really well what its supposed to do with recommendation system, specifically in our implementation of retail sites Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

There are workarounds to some things but there are some core features missing like missing frequently viewed recommendations, etc. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est un excellent logiciel technique. Pas facile à utiliser sans expérience. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Très technique, idéal pour les personnes expérimentées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

If you are comfortable with Python, using this for recommendation engines will be easy. Accommodates a variety of algorithm types including classification recommendations, popularity based and recall. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Tedious to install updated systems . Some libraries don't work on certain systems Avis collecté par et hébergé sur G2.com.