De avaliações a recomendações

Introdução à Engenharia de Dados

Vincent Vankrunkelsven

Data Engineer @ DataCamp

A tabela de recomendações

 

user_id	course_id	rating
1	1	4.8
1	74	4.78
1	21	4.5
2	32	4.9

 

A nota estimada de um curso que o usuário não fez ainda.

Técnicas de recomendação

 

• Fatoração de matrizes
• Building Recommendation Engines with PySpark

Transformação de bom senso

 

Recomendações

user_id	course_id	rating
1	1	4.8
1	74	4.78
1	21	4.5
2	32	4.9

Médias de avaliação dos cursos

Média de avaliações por curso

course_id	avg_rating
1	4.8
74	4.78
21	4.5
32	4.9

 

Queremos recomendar cursos bem avaliados

Use a linguagem certa

Avaliação

user_id	course_id	programming_language	rating
1	1	r	4.8
1	74	sql	4.78
1	21	sql	4.5
1	32	python	4.9

 

Recomende curso de SQL para o usuário com id 1

Recomende cursos novos

Avaliação

user_id	course_id	programming_language	rating
1	1	r	4.8
1	74	sql	4.78
1	21	sql	4.5
1	32	python	4.9

 

Não recomende as combinações já na tabela de avaliações

Nossa transformação de recomendação

 

• Use a tecnologia mais avaliada pelo usuário
• Não recomende cursos que o usuário já avaliou
• Recomende os três cursos com maior nota entre as combinações restantes

Avaliação

user_id	course_id	programming_language	rating
1	12	sql	4.78
1	52	sql	4.5
1	32	r	4.9

 

Recomende três cursos de SQL mais bem avaliados que não sejam 12 e 52.

Vamos praticar!

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