Tipos de motores de recomendación y tipos de datos

Creación de motores de recomendación con PySpark

Jamen Long

Data Scientist at Nike

Dos tipos de motores de recomendación:

Filtrado basado en contenido

Según las características de los ítems

Género: Comedia, Acción, Drama
Animación: Animada, No animada
Idioma: English, Spanish, Korean
Década de producción: años 50, años 80
Actores: Meryl Streep, Tom Hanks

Filtrado colaborativo

Dos tipos de motores de recomendación

Filtrado basado en contenido

Según las características de los ítems cartel de película

Filtrado colaborativo

Dos tipos de motores de recomendación

Filtrado basado en contenido

Según las características de los ítems otro cartel de película similar

Filtrado colaborativo

Dos tipos de motores de recomendación

Filtrado basado en contenido

Según las características de los ítems se recomienda otra película

Filtrado colaborativo

Dos tipos de motores de recomendación

Filtrado basado en contenido

Según las características de los ítems películas similares

Filtrado colaborativo

Según preferencias de usuarios similares

Dos tipos de valoraciones

Dos tipos de valoraciones

Valoraciones explícitas

Dos tipos de valoraciones

Valoraciones explícitas

Valoraciones implícitas

Dos tipos de valoraciones

Valoraciones explícitas

pulgar arriba, 4 de 5 estrellas, de mejor a peor valoración

Valoraciones implícitas

Dos tipos de valoraciones

Valoraciones explícitas

pulgar arriba, 4 de 5 estrellas, de mejor a peor valoración

Valoraciones implícitas

recuentos de visualizaciones por género de película

Dos tipos de valoraciones

Valoraciones explícitas

pulgar arriba, 4 de 5 estrellas, de mejor a peor valoración

Valoraciones implícitas

recuentos de visualizaciones por género con niveles de confianza

Dos tipos de valoraciones

Valoraciones explícitas

pulgar arriba, 4 de 5 estrellas, de mejor a peor valoración

Valoraciones implícitas

recuentos de visualizaciones por género con niveles de confianza

¡Vamos a practicar!

Creación de motores de recomendación con PySpark

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