Systèmes de recommandation: MovieLens Dataset

Cette séance de cours couvre la mise en œuvre des systèmes de recommandation à l'aide du jeu de données MovieLens. L'instructeur montre le chargement de l'ensemble de données, l'exploration du nombre d'utilisateurs et de films, le fractionnement des données, la création de matrices d'éléments utilisateur et la mise en œuvre d'un filtrage collaboratif basé sur les éléments. La séance de cours progresse ensuite vers l’écriture de code pour les mesures de similarité, la prédiction des cotes et l’optimisation de la solution. Enfin, l'instructeur introduit un filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur, calcule les similitudes entre les utilisateurs et prédit les cotes. La séance de cours se termine par un aperçu de l'évaluation des recommandateurs à l'aide des métriques RMSE et MAE dans la bibliothèque Surprise.