Overzicht van binaire, impliciete ratings

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark

Jamen Long

Data Scientist at Nike

Binaire ratings

binary_movie_ratings.show()

+------+-------+-------------+
|userId|movieId|binary_rating|
+------+-------+-------------+
|    26|    474|            0|
|    26|   2529|            1|
|    26|     26|            0|
|    26|   1950|            0|
|    26|   4823|            1|
|    26|  72011|            1|
|    26| 142507|            0|
|    38|   1325|            0|
|    38|   6011|            1|
+------+-------+-------------+

Klassenongelijkheid

getSparsity(binary_ratings)

Sparsity: .993

Itemweging

Itemweging: Films met meer weergaven door gebruikers = hogere weging

Itemweging en gebruikersweging

Itemweging: Films met meer weergaven door gebruikers = hogere weging
Gebruikersweging: Bij gebruikers die meer films hebben gezien, krijgen onbeziene films een lagere weging

Laten we oefenen!

Aanbevelingssystemen bouwen met PySpark