KAPITEL 23
Empfehlungssysteme
O Natur, Natur, warum bist du so unredlich, Männer mit solch falschen Empfehlungen in die Welt zu entsenden!
– Henry Fielding
Eine weitere häufige datengetriebene Aufgabe ist, Empfehlungen für irgendetwas zu generieren. Netflix empfiehlt Filme, die Sie eventuell anschauen möchten. Amazon empfiehlt Produkte, die Sie eventuell kaufen möchten. Twitter empfiehlt Nutzer, denen Sie eventuell folgen möchten. In diesem Kapitel werden wir uns mehrere Möglichkeiten ansehen, Empfehlungen auf Daten zu stützen.
Insbesondere werden wir uns dem bereits zuvor verwendeten Datensatz users_ interests widmen:
users_interests = [
["Hadoop", "Big Data", "HBase", "Java", "Spark", "Storm", "Cassandra"],
["NoSQL", "MongoDB", "Cassandra", ...
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