[分享创造] 一个使用 Flask+gorse 实现的 Steam 游戏推荐系统

之前小弟在 V2EX 推广过 一个 Go 语言实现的 RESTful 的推荐系统后端,最近以它为后端,使用 Flask 实现了一个 Steam 推荐系统,发在 V2EX 听取一下老哥们的意见。

项目链接

  • 网站地址: https://steamlens.gorse.io
  • 网站源码: https://github.com/zhenghaoz/SteamLens
  • 推荐系统后端: https://github.com/zhenghaoz/gorse

网站截图

  • 个性化推荐

  • 相似推荐

项目说明

  • 关于工程量:因为 gorse 完成了大部分的逻辑,所以 Python 代码也就一百多行。前端用的是 Materialize,后端用的是 Flask。

  • 关于 Steam 授权: 获取 Steam 账号授权,它可以读取游戏列表,然后根据玩过的游戏进行推荐。当然,Steam 社区授权要文明上网的,所以使用上有些难度。这也就意味着,如果要部署这个网站,需要保证服务器和 Steam 社区之间的连接。

  • 关于推荐效果:相似推荐还行,但是个性化推荐就不太准了,因为用的数据集是 13 年采集的,所以推荐结果不大可能是让人感兴趣的。图中就是推荐给我的游戏,然而由于我的大部分游戏都是 13 年之后的,因此推荐的大部分游戏都不是我感兴趣的。

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