Оцените возможности рекомендательной системы
Тейлор и Джейн обе любят смотреть фильмы. Тейлор предпочитает драмы, комедии и мелодрамы. Джейн интересуют боевики, приключения и другие динамичные жанры. Одно из главных преимуществ рекомендательных систем на основе ALS состоит в том, что они способны предлагать фильмы или другие позиции, которые понравятся пользователям, — даже если те сами не уверены, что оценят их. Ознакомьтесь с оценками фильмов, которые выставили Тейлор и Джейн. Логично предположить, что их разные вкусы приведут к разным рекомендациям.
В этом курсе затрагивается немало концепций, которые, возможно, уже подзабылись. Если вам понадобится быстрое напоминание, скачайте шпаргалку по PySpark и держите её под рукой!
Это упражнение является частью курса
Построение рекомендательных систем с помощью PySpark
Инструкции к упражнению
- Изучите таблицу
TJ_ratingsс помощью метода.show()и других подходящих методов, чтобы увидеть, как каждая из них оценила просмотренные фильмы. - Передайте имена пользователей в функцию
get_ALS_recs(), чтобы посмотреть, какие фильмы ALS рекомендует Джейн и Тейлор на основе их оценок. Выглядят ли эти рекомендации логично?
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# View TJ_ratings
TJ_ratings.show()
# Generate recommendations for users
get_ALS_recs(["____","____"])