Usos de los motores de recomendación

Creación de motores de recomendación con PySpark

Jamen Long

Data Scientist at Nike

matriz en blanco con usuarios en el eje Y y películas en el eje X

matriz usuario/película en blanco y dos matrices factor

matriz usuario/película en blanco y dos matrices factor

matriz usuario/película en blanco y dos matrices factor

ejes de la matriz en matrices factor

matrices factor con ejes de características latentes

matriz y matrices factor con valores

puntuaciones altas de películas de terror en la matriz

puntuaciones bajas de películas de drama en la matriz

puntuaciones altas de drama en la matriz

puntuaciones bajas de terror en la matriz

puntuaciones respectivas en matrices factor

puntuaciones respectivas en matrices factor

matriz original con matrices factor con valores

matriz factor con películas con alta puntuación en una característica latente

cuatro películas no relacionadas con puntuaciones altas en una característica latente

matriz con estas películas con medias altas

películas no relacionadas con su obra de Shakespeare correspondiente

¡Vamos a practicar!

Creación de motores de recomendación con PySpark

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