Uses for recommendation engines

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

Jamen Long

Data Scientist at Nike

blank matrix with users on y axis and movies on X axis

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

blank user/movie matrix and two factor matrices

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

blank user/movie matrix and two factor matrices

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

blank user/movie matrix and two factor matrices

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

matrix axes in factor matrices

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

factor matrices with latent feature axes

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

matrix and factor matrices with values

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

high horror movie ratings in matrix

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

low drama movie ratings in matrix

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

high drama ratings in matrix

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

low horror ratings in matrix

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

respective scores in factor matrices

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

respective scores in factor matrices

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

original matrix with factor matrices with values

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

factor matrix with movies all scoring high in one latent feature

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

four unrelated movies with high scores in one latent feature

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

matrix with these movies with high avg scores

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

unrelated movies with respective Shakespeare work

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

Let's practice!

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

Preparing Video For Download...