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Machine Learning: strategie di collaborative filtering nelle piattaforme online.

CTO @ Fazland.com, Team Leader, Senior Developer, Aws Certified Solutions Architect - Associate level
11 de Mar de 2018
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Machine Learning: strategie di collaborative filtering nelle piattaforme online.

  1. relatori: Vittorio Guarini e Federico Panini Machine Learning: strategie di collaborative filtering nelle piattaforme online. Un caso concreto di applicazione nel mondo SaaS e E-commerce, il caso Fazland.com
  2. Recommender System • content based filtering • user-user collaborative filtering • item-item collaborative filtering • unary item-item
  3. Content Based Filtering quanto è rilevante una parola o una keyword all'interno di un documento
  4. Collaborative Filtering Al contrario del content based filtering, gli algoritmi di collaborative filtering si basano sul di un concetto : la similarità. Le preferenze di un utente sono utilizzate come base per creare correlazione con altri utenti o con altri prodotti.
  5. User-User Collaborative Filtering Questo tipo di algoritmi cerca di identificare la similarità tra utenti. A questo punto tra coloro che il sistema riconosce come similari suggerire prodotti basandosi sulle loro preferenze.
  6. User-User Collaborative Filtering
  7. Item-Item Collaborative Filtering Item-item collaborative filtering adotta un approccio leggermente differente, ossia invece di computare ed identificare utenti tra loro simili, sviluppa una matrice di similarità tra i prodotti utilizzando ratings o valutazioni “unarie”. A questo punto sarà possibile suggerire prodotti agli utenti che hanno comprato o utilizzato prodotti tra loro simili.
  8. AWS
  9. Prof. Joseph A. Konstan - University of Minnesota
  10. GRAZIE !
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