老司机车牌推荐系统使用教程

老司机车牌推荐系统使用教程

bustag bustag - 这是一个关于基于标签的推荐系统的开源项目，包含了一些关于标签推荐、社交媒体、数据挖掘的示例和教程。适用于标签推荐、社交媒体、数据挖掘等场景。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bu/bustag

1. 项目介绍

老司机车牌推荐系统（Bustag）是一个基于机器学习的车牌自动推荐系统。该系统通过定时爬取最新的车牌信息，用户可以对车牌进行打标（标示是否喜欢）。当打标车牌数量积累到一定程度时，系统可以基于这些数据训练模型，从而自动预测用户是否喜欢新的车牌，帮助用户过滤掉不喜欢的车牌，节约时间。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

• Python 3.7+
• Docker（推荐）

2.2 使用Docker启动

1. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/gxtrobot/bustag.git
   

2. 进入项目目录，创建data目录并设置权限：

   cd bustag
   mkdir data
   chmod -R 755 data
   

3. 在data目录下创建配置文件config.ini：

   [download]
   root_path = http://example.com/  # 修改为实际的起始地址
   count = 500  # 每次下载的数量
   interval = 1800  # 下载间隔时间，单位秒
   

4. 运行Docker容器：

   docker run --rm -d -e TZ=Asia/Shanghai -e PYTHONUNBUFFERED=1 -v $(pwd)/data:/app/data -p 8000:8000 gxtrobot/bustag-app
   

5. 访问localhost:8000，查看系统是否正常运行。

2.3 使用本地源代码启动

1. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

2. 运行项目：

   python bustag/app/index.py
   

3. 访问localhost:8000，查看系统是否正常运行。

3. 应用案例和最佳实践

• 打标页面：用户可以在打标页面进行车牌打标，标记喜欢或不喜欢的车牌。当打标数据积累到一定程度时，可以进行模型训练。
• 推荐页面：系统根据训练好的模型自动推荐用户可能喜欢的车牌，用户可以进行确认，确认过的数据会转为打标数据。
• 模型页面：用户可以查看当前模型的准确率、召回率等指标，并根据需要重新训练模型。

4. 典型生态项目

目前尚未发现与老司机车牌推荐系统直接相关的生态项目。不过，该项目可以与以下类型的项目进行整合：

• 爬虫框架：如Scrapy、ASPider等，用于爬取更多车牌数据。
• 数据库管理工具：如SQLite、MySQL等，用于存储和管理打标数据。
• 机器学习库：如scikit-learn、TensorFlow等，用于训练和优化推荐模型。

bustag bustag - 这是一个关于基于标签的推荐系统的开源项目，包含了一些关于标签推荐、社交媒体、数据挖掘的示例和教程。适用于标签推荐、社交媒体、数据挖掘等场景。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bu/bustag