Dalle valutazioni alle raccomandazioni

Introduzione al Data Engineering

Vincent Vankrunkelsven

Data Engineer, DataCamp

La tabella delle raccomandazioni

 

user_id	course_id	rating
1	1	4.8
1	74	4.78
1	21	4.5
2	32	4.9

 

Valutazione stimata di un corso che l'utente non ha ancora seguito.

Tecniche di raccomandazione

 

• Fattorizzazione di matrici
• Building Recommendation Engines with PySpark

Trasformazione di buon senso

 

Raccomandazioni

user_id	course_id	rating
1	1	4.8
1	74	4.78
1	21	4.5
2	32	4.9

Valutazioni medie dei corsi

Valutazione media corso

course_id	avg_rating
1	4.8
74	4.78
21	4.5
32	4.9

 

Vogliamo consigliare i corsi con valutazioni alte

Usa il linguaggio giusto

Rating

user_id	course_id	programming_language	rating
1	1	r	4.8
1	74	sql	4.78
1	21	sql	4.5
1	32	python	4.9

 

Consiglia un corso SQL per l'utente con id 1

Consiglia nuovi corsi

Rating

user_id	course_id	programming_language	rating
1	1	r	4.8
1	74	sql	4.78
1	21	sql	4.5
1	32	python	4.9

 

Non consigliare combinazioni già nella tabella delle valutazioni

La nostra trasformazione di raccomandazione

 

• Usa la tecnologia che l'utente ha valutato di più
• Non consigliare corsi già valutati dall'utente
• Tra le combinazioni restanti, consiglia i tre corsi con valutazione più alta

Rating

user_id	course_id	programming_language	rating
1	12	sql	4.78
1	52	sql	4.5
1	32	r	4.9

 

Consiglia i tre corsi SQL con rating più alto che non siano 12 e 52.

Esercitiamoci!

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