Overzicht van matrixfactorisatie

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

Jamen Long

Data Scientist at Nike

Matrixfactorisatie

één matrix die wordt gesplitst in twee factormatrices

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

Matrixfactorisatie

factormatrices vermenigvuldigd om de oorspronkelijke matrix te benaderen

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

Matrixfactorisatie

vierkante matrix met positieve waarden

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

Matrixfactorisatie

matrix met twee factormatrices waarin sommige waarden negatief zijn

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

Matrixfactorisatie

matrix en twee factormatrices met overal positieve waarden

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

Rang van factormatrices

factormatrices met markering van latente dimensies van 3 rijen of 3 kolommen

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

matrix met de meeste cellen leeg

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

De lege plekken invullen

matrix met de meeste cellen leeg en twee factormatrices met alle cellen gevuld

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

De lege plekken invullen

gedeeltelijk lege matrix met een cirkel om één cel en de bijbehorende rij en kolom in de factormatrix gemarkeerd

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

De lege plekken invullen

gedeeltelijk lege matrix met een cirkel om één cel en de bijbehorende rij en kolom in de factormatrix gemarkeerd

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

De lege plekken invullen

gedeeltelijk lege matrix met een cirkel om één cel en de bijbehorende rij en kolom in de factormatrix gemarkeerd

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

De lege plekken invullen

gedeeltelijk lege matrix met een cirkel om één cel en de bijbehorende rij en kolom in de factormatrix gemarkeerd

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

De lege plekken invullen

gedeeltelijk lege matrix met factormatrices en productmatrix met alle cellen gevuld

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

Laten we oefenen!

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

Preparing Video For Download...