Usages des moteurs de recommandation

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

Jamen Long

Data Scientist at Nike

matrice vide avec utilisateurs en ordonnée et films en abscisse

matrice utilisateur/film vide et deux matrices de facteurs

matrice utilisateur/film vide et deux matrices de facteurs

matrice utilisateur/film vide et deux matrices de facteurs

axes des matrices de facteurs

matrices de facteurs avec axes de caractéristiques latentes

matrice et matrices de facteurs avec valeurs

notes élevées pour les films d'horreur dans la matrice

notes faibles pour les films dramatiques dans la matrice

notes élevées pour les drames dans la matrice

notes faibles pour les films d'horreur dans la matrice

scores respectifs dans les matrices de facteurs

scores respectifs dans les matrices de facteurs

matrice d'origine et matrices de facteurs avec valeurs

matrice de facteurs avec des films tous très bien notés sur une caractéristique latente

quatre films sans lien avec de hauts scores sur une caractéristique latente

matrice avec ces films ayant de hautes notes moyennes

films sans lien apparent et œuvre de Shakespeare correspondante

Passons à la pratique !

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

Preparing Video For Download...