spin-glass / food-review-recommender Goto Github PK

Sentiment Analysis
Methodology:
Preprocess the text data (tokenization, removal of stopwords, etc.)
Train a machine learning model for sentiment analysis (e.g., LSTM, BERT)
Use MLFlow for model versioning and tracking metrics

Topic Modeling
Methodology:
Apply algorithms like LDA (Latent Dirichlet Allocation) or NMF (Non-negative Matrix Factorization)
Use visualization tools (e.g., PyLDAvis) for topic interpretation
Track models and metrics using MLFlow

Recommendation System
Methodology:
Apply collaborative filtering or content-based methods
Evaluate recommendation accuracy (e.g., RMSE, Precision@k)
Use MLFlow for model versioning

Estimating User Expertise Level
Methodology:
Extract features from the style and content of the reviews
Train a classification model (e.g., Random Forest, SVM)
Track model performance using MLFlow

Time Series Analysis
Methodology:
Analyze the relationship between time and review ratings using linear regression or time-series models (e.g., ARIMA)
Use DeltaLake for efficient management of time-series data

ポートフォリオプロジェクト

目的：

• PySpark、MLFlow、DeltaLakeを利用して、Amazon Fine Food Reviewsデータセットの分析を行う。
• NLP技術を主に使用し、最終的には推薦システムの開発を目指す。

主要タスク：

• データ取得と前処理
• 感情分析モデルの開発
• MLFlowでのモデルのバージョン管理
• トピックモデリング
• 推薦システムの開発
• ユーザーのエキスパートレベルの推測
• 時系列解析

期限：

• 初期のポートフォリオは2週間で作成し、1日に1-2時間作業を行う。

アウトプットとプレゼンテーション

READMEの作成：

• プロジェクトの目的、使用技術、プロセス等を詳細に記述し、企業にアピールする。
• アーキテクチャ図を含める。

Jupyter Notebook：

• 分析の過程や結果を視覚化し、説明する。

ホスティング（可能であれば）：

• システムが完成した場合、実際にホスティングする。

英語学習

• IELTSとオンライン英会話の学習を検討し、2週間で英会話、IELTS、ポートフォリオの作成に注力し、1日に約3時間をこれらに割り当てる予定。

次のステップ

• GitHubで各タスクに対してIssueを作成し、GitHub Projectでの管理を開始する。
• 上記の各タスクの具体的なIssueを立て、優先順位や依存関係に基づいて作業を開始する。

このプロジェクトは計画的に進めることで、2週間の期間内に初期のポートフォリオを完成させることができるでしょう。その後の改善や拡張も考慮に入れながら、プロジェクトを進行させてください。

DVCを利用する

Amazon Product Reviews

• Sentiment Analysis
• Topic Modeling
• Recommendation System
• Estimating User Expertise Level
• Time Series Analysis

文章を含む最新のデータセットを利用する
どのサブセットを利用するか考える

https://cseweb.ucsd.edu/~jmcauley/datasets/amazon_v2/index.html

Description

Before diving into the development phase, it's crucial to define what the final outputs of the project will be and how they will be presented. This will guide the development process and ensure that the team is aligned in terms of objectives.

Tasks

• Identify the key deliverables for this project.
• Decide on the format of presentation (e.g., Jupyter Notebook, slide deck, blog post, etc.).
• Determine the KPIs or success metrics for each deliverable.
• Outline the data visualization strategies for showcasing the analysis.
• Create a roadmap or timeline for the project based on the defined outputs.

Acceptance Criteria

• A document outlining the project's key deliverables and presentation strategy is available.
• The team has a clear understanding of what needs to be developed and presented.

• #12

Project Overview

• The project aims to analyze the Amazon Fine Food Reviews dataset within a 2-week period.
• Technologies to be used include PySpark, MLFlow, and DeltaLake.
• The analysis will cover sentiment analysis, topic modeling, recommender systems, user expertise level estimation, and time-series analysis.
• Instead of using the Databricks platform, the development will be local, with optional use of GCP if necessary.

Dataset

• The dataset to be used is Amazon Fine Food Reviews.
• This dataset is publicly available on Kaggle and contains approximately 560,000 reviews from 1999 to 2012.

Project Challenges and Strategies

• A major challenge is the short timeline of 2 weeks for covering the desired content.
  • The initial focus will be on basic analyses like sentiment analysis and topic modeling, with the rest tackled if time permits.

Output Formats

• The primary output will be a well-documented README on GitHub to appeal to potential employers.
• Additional outputs like Jupyter Notebook, blog posts, demo videos, and slide presentations are also considered.

Advice

• Prioritize the Jupyter Notebook and the README as the main outputs.
• Consider other forms of output like blog posts or demo videos after the basic analyses are completed.

Architecture Diagram

• Including an architecture diagram in the README could be useful if the project consists of multiple components.