Um sistema simple de recomendação baseados na aparência do produto. Para um dado produto, obtém-se uma quantidade pré-definida de outros produtos similares

É um sistema parecido com essas que vemos em buscadores ou em mídias sociais.

À partir do que fazemos uma perquisa o sistema nos mostra também podutos similares que talvez sejam de nosso interesse.

Para isso foi usado uma modelo CNN (Rede Neural Convolucional) pré-treinado do Keras para extrair features das imagens. Então são calculadas as similaridades entre produtos.

Nesse projeto foi usado o modelo VGG16 do imagenet.

Para não usar todo o modelo e recuperar apenas as informações que ele foi capaz de retirar das imagens, foi removida a última camada que é usada apenas para predição de classe.

O passo a passo:

1. Imports e setup dos parâmetros
2. Carregar o modelo VGG pre-traineda do Keras
3. Pegar o caminho das imagens
4. Inserir uma imagem no CNN (Rede Neural Convolucional)
5. Alimentar a CNN com todas as imagens
6. Calcular o cosseno das similaridades
7. Através de uma função, encontrar os produtos mais similares