Costruire motori di raccomandazione con PySpark

In questo capitolo ripasserai i concetti di base della moltiplicazione e della fattorizzazione di matrici e approfondirai come funziona l’algoritmo Alternating Least Squares, quali argomenti e iperparametri utilizza per restituire le migliori raccomandazioni possibili. Imparerai inoltre tecniche importanti per preparare correttamente i dati per ALS in Spark.

In questo capitolo ti verrà presentato il dataset MovieLens. Vedrai come valutarne l’idoneità per ALS, costruire un modello ALS completo con cross-validation e imparare a valutarne le prestazioni. Questo sarà la base per tutti i modelli ALS che costruirai in seguito usando PySpark.

Nella maggior parte dei casi reali, non avrai a disposizione dati dei clienti “perfetti” per costruire un modello ALS. Questo capitolo ti insegnerà come usare i dati di comportamento dei clienti per “inferire” le valutazioni e utilizzare tali valutazioni inferite per creare un motore di raccomandazione con ALS. Usando il Million Songs Dataset e un’altra versione del dataset MovieLens, vedrai come sfruttare i dati disponibili per costruire un motore di raccomandazione con ALS e valutarne le prestazioni.