import streamlit as st from st_pages import Page, show_pages show_pages( [ Page("main.py", "Home page"), Page('pages/Recommend_page.py', 'Recommend page'), Page('pages/Results.py', 'Results page') ] ) st.header(""" Проект по рекомендациям книг различного жанра📚 """, divider='blue') st.info("### Только на этом сервисе ты сможешь найти лучший аналог своей любимой книги 🔝") st.image('images/preview_image.png', caption='Картинка сгенерирована DALL-E') st.write(""" ### Уникальный состав команды: \n- ##### Алиса Жгир \n- ##### Тигран Арутюнян \n- ##### Руслан Волощенко """) st.info(""" ### Цель проекта: \n- ##### Построить алгоритм RecSys, способный предлагать пользователю лучшие рекомендации, \ отталкиваясь от его предпочтений, желаний и настроения. """) st.info(""" ### Задачи: \n- ##### Построить алгоритм парсинга информации с книжного сайта \n- ##### Полученные данные очистить и сделать рабочий Dataset \n- ##### Создать RecSys, способную делать релеватные рекомендации для конкретного пользователя \n- ##### Построить Streamlit приложение для общедоступного пользования """) st.info(""" ### Используемые технологии (Стек проекта): \n- ##### Python \n- ##### Языковая модель ruBERT-tiny \n- ##### Библиотеки: BeautifulSoup4, Sentence Transformers, faiss, transformers, genim и др. \n- ##### Cosine Similarity, Euclidean Distance, Inner Product - как величины расстояния в процессе тестирования моделей \n- ##### Euclidean Distance для формирования рекомендаций \n- ##### Hugging Face & Streamlit """)