Xây dựng Recommendation Engine với PySpark

Trong chương này, bạn sẽ ôn lại các khái niệm cơ bản về phép nhân ma trận và phân rã ma trận, đồng thời đi sâu vào cách thuật toán Alternating Least Squares vận hành và những tham số, siêu tham số mà nó sử dụng để trả về các gợi ý tốt nhất có thể. Bạn cũng sẽ học các kỹ thuật quan trọng để chuẩn bị dữ liệu đúng cách cho ALS trong Spark.

Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu về bộ dữ liệu MovieLens. Bạn sẽ đi qua cách đánh giá mức độ phù hợp của nó cho ALS, xây dựng một mô hình ALS đầy đủ có cross-validation trên dữ liệu này, và học cách đánh giá hiệu năng của mô hình. Đây sẽ là nền tảng cho tất cả các mô hình ALS tiếp theo bạn xây dựng bằng Pyspark.

Trong hầu hết tình huống thực tế, bạn sẽ không có dữ liệu khách hàng "hoàn hảo" để xây dựng mô hình ALS. Chương này sẽ dạy bạn cách sử dụng dữ liệu hành vi của khách hàng để "suy luận" điểm đánh giá và dùng các điểm đánh giá suy luận đó để xây dựng một recommendation engine bằng ALS. Sử dụng Million Songs Dataset cũng như một phiên bản khác của MovieLens, chương này sẽ chỉ cho bạn cách dùng dữ liệu sẵn có để xây dựng recommendation engine với ALS và đánh giá hiệu năng của nó.