Utilisations des moteurs de recommandation

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Jamen Long

Data Scientist at Nike

matrice vide avec des utilisatrices et utilisateurs sur l'axe y et des films sur l'axe x

matrice utilisateur·trice/film vide et deux matrices de facteurs

matrice utilisateur·trice/film vide et deux matrices de facteurs

matrice utilisateur·trice/film vide et deux matrices de facteurs

axes des matrices de facteurs

matrices de facteurs avec axes de caractéristiques latentes

matrice et matrices de facteurs avec des valeurs

notes élevées pour les films d'horreur dans la matrice

notes faibles pour les films dramatiques dans la matrice

notes élevées pour les drames dans la matrice

notes faibles pour les films d'horreur dans la matrice

scores respectifs dans les matrices de facteurs

scores respectifs dans les matrices de facteurs

matrice initiale avec matrices de facteurs et valeurs

matrice de facteurs où tous les films ont un score élevé pour une caractéristique latente

quatre films sans lien avec des scores élevés pour une même caractéristique latente

matrice où ces films ont une moyenne élevée

films sans lien apparent et œuvre shakespearienne correspondante

Passons à la pratique !

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