Scopri la potenza di un motore di raccomandazione
Taylor e Jane amano entrambe guardare film. A Taylor piacciono solo drammi, commedie e storie romantiche. A Jane piacciono solo film d’azione, avventura e in generale pellicole adrenaliniche. Uno dei maggiori vantaggi dei motori di raccomandazione basati su ALS è che possono individuare film o elementi che piaceranno agli utenti, anche quando loro stessi pensano il contrario. Dai un’occhiata alle valutazioni dei film fornite da Taylor e Jane qui sotto. Verrebbe naturale aspettarsi che preferenze così diverse generino raccomandazioni differenti.
Questo corso tocca molti concetti che potresti aver dimenticato; se ti serve un rapido ripasso, scarica il PySpark Cheat Sheet e tienilo a portata di mano!
Questo esercizio fa parte del corso
Costruire motori di raccomandazione con PySpark
Istruzioni dell'esercizio
- Esamina
TJ_ratingsusando il metodo.show()e qualsiasi altro metodo tu preferisca per vedere come ciascuno di loro ha valutato i vari film che ha visto. - Inserisci i nomi degli utenti nella funzione
get_ALS_recs()fornita per vedere quali film ALS consiglia a Jane e Taylor in base alle valutazioni. Le raccomandazioni ti sembrano sensate?
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# View TJ_ratings
TJ_ratings.show()
# Generate recommendations for users
get_ALS_recs(["____","____"])