Construindo mecanismos de recomendação em Python

Descubra como atributos dos itens podem ser usados para fazer recomendações. Crie comparações valiosas entre itens com dados categóricos e de texto. Gere perfis para recomendar novos itens a usuários com base em suas preferências anteriores.

Descubra novos itens para recomendar a usuários encontrando outras pessoas com gostos semelhantes. Aprenda a fazer recomendações baseadas em usuário e baseadas em item — e em que contexto cada uma deve ser usada. Use modelos de k-vizinhos mais próximos para aproveitar a sabedoria da multidão e prever como alguém pode avaliar um item que ainda não conhece.

Entenda como a esparsidade de conjuntos de dados do mundo real pode impactar suas recomendações. Aproveite o poder da fatoração de matrizes para lidar com essa esparsidade. Explore o valor de recursos latentes e use-os para entender melhor seus dados. Por fim, coloque os modelos em prova aprendendo a validar cada uma das abordagens que você estudou.