Usi dei motori di raccomandazione

Costruire motori di raccomandazione con PySpark

Jamen Long

Data Scientist at Nike

matrice vuota con utenti sull'asse y e film sull'asse X

matrice utenti/film vuota e due matrici fattori

matrice utenti/film vuota e due matrici fattori

matrice utenti/film vuota e due matrici fattori

assi delle matrici dei fattori

matrici dei fattori con assi delle caratteristiche latenti

matrice e matrici dei fattori con valori

voti alti per film horror nella matrice

voti bassi per film drammatici nella matrice

voti alti per film drammatici nella matrice

voti bassi per horror nella matrice

punteggi corrispondenti nelle matrici dei fattori

punteggi corrispondenti nelle matrici dei fattori

matrice originale con matrici dei fattori con valori

matrice dei fattori con film tutti alti in una caratteristica latente

quattro film non correlati con punteggi alti in una caratteristica latente

matrice con questi film con punteggi medi alti

film non correlati con rispettiva opera di Shakespeare

Esercitiamoci!

Costruire motori di raccomandazione con PySpark

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