Usos de motores de recomendação

Construindo mecanismos de recomendação com PySpark

Jamen Long

Data Scientist at Nike

matriz em branco com usuários no eixo y e filmes no eixo X

matriz usuário/filme em branco e duas matrizes fator

matriz usuário/filme em branco e duas matrizes fator

matriz usuário/filme em branco e duas matrizes fator

eixos da matriz nas matrizes fator

matrizes fator com eixos de recursos latentes

matriz e matrizes fator com valores

avaliações altas de filmes de terror na matriz

avaliações baixas de filmes de drama na matriz

avaliações altas de drama na matriz

avaliações baixas de terror na matriz

pontuações respectivas nas matrizes fator

pontuações respectivas nas matrizes fator

matriz original com matrizes fator com valores

matriz fator com filmes todos com pontuação alta em um recurso latente

quatro filmes não relacionados com pontuações altas em um recurso latente

matriz com esses filmes com médias altas

filmes não relacionados com suas respectivas obras de Shakespeare

Vamos praticar!

Construindo mecanismos de recomendação com PySpark

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