CAPÍTULO 22
Sistemas Recomendadores
Oh natureza, natureza, por que és tão desonesta, para enviares homens com falsasrecomendações para o mundo!
—Henry Fielding
Outro problema de dados comum é produzir algum tipo de recomendação. A Netflix recomenda filmes que você poderia querer assistir. A Amazon recomenda produtos que você poderia querer comprar. O Twitter recomenda usuários para você seguir. Neste capítulo, veremos várias formas de usar dados para fazer recomendações.
Em particular, veremos o conjunto de dados de users_interests que usamos anteriormente:
users_interests = [
["Hadoop", "Big Data", "HBase", "Java", "Spark", "Storm", "Cassandra"],
["NoSQL", "MongoDB", "Cassandra", "HBase", "Postgres"],
["Python", "scikit-learn", "scipy", "numpy", ...
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