Применение рекомендательных систем

Построение рекомендательных систем с помощью PySpark

Jamen Long

Data Scientist at Nike

пустая матрица: пользователи по оси Y, фильмы по оси X

пустая матрица пользователь/фильм и две матрицы факторов

пустая матрица пользователь/фильм и две матрицы факторов

пустая матрица пользователь/фильм и две матрицы факторов

оси матриц факторов

матрицы факторов с осями скрытых признаков

матрица и матрицы факторов со значениями

высокие оценки фильмов ужасов в матрице

низкие оценки драматических фильмов в матрице

высокие оценки драматических фильмов в матрице

низкие оценки фильмов ужасов в матрице

соответствующие оценки в матрицах факторов

соответствующие оценки в матрицах факторов

исходная матрица и матрицы факторов со значениями

матрица факторов: все фильмы имеют высокие оценки по одному скрытому признаку

четыре не связанных между собой фильма с высокими оценками по одному скрытому признаку

матрица с высокими средними оценками этих фильмов

не связанные между собой фильмы с экранизациями произведений Шекспира

Давайте потренируемся!

Построение рекомендательных систем с помощью PySpark

Preparing Video For Download...