tc_recommender_explicit_side_data.py

import turicreate as tc

# Cargamos los datos recogidos en la web
actions = tc.SFrame.read_csv('../Datasets/favorites-rating.csv')
shows = tc.SFrame.read_csv('../Datasets/shows.csv')

# Creamos los juegos de datos para entrenamiento y validación
training_data, validation_data = tc.recommender.util.random_split_by_user(actions, 'user_id', 'show_id')

# Creamos el modelo junto con la Side Information
model = tc.ranking_factorization_recommender.create(training_data,
                        item_data=shows,
                        user_id='user_id',
                        item_id='show_id',
                        target='rating',
                        binary_target=True)

recommendations = model.recommend(['Jonh Appleseed'])

# recomendaciones para un nuevo usuario
recommendations.print_rows()

model.export_coreml("../Models/MyExplicitRecommender.mlmodel")