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En esta publicación, discutiremos cómo construir un sistema de recomendación usando Spring Boot y Apache Mahout.
Primero repasaremos qué es un sistema de recomendación y por qué es posible que desee utilizar uno. Luego discutiremos los pasos necesarios para construir un sistema de recomendación usando Spring Boot y Apache Mahout.
Concluiremos con una discusión de algunos de los beneficios y desventajas de usar un sistema de recomendación.
Un sistema de recomendación es una herramienta que se puede utilizar para predecir lo que un usuario podría querer comprar o ver. Los sistemas de recomendación son utilizados por muchas empresas, incluidas Netflix, Amazon y Spotify.
Los sistemas de recomendación se crean utilizando una variedad de técnicas, incluido el filtrado colaborativo, el filtrado basado en contenido y la factorización de matrices.
Hay muchas razones por las que es posible que desee utilizar un sistema de recomendación. Los sistemas de recomendación se pueden utilizar para:
Aumentar las ventas: Se puede utilizar un sistema de recomendación para sugerir productos que podrían interesar a un usuario. Esto puede generar un aumento de las ventas para la empresa.
Aumentar el compromiso: se puede utilizar un sistema de recomendación para sugerir contenido que podría interesar a un usuario. Esto puede conducir a un mayor compromiso con los productos o servicios de la empresa.
Ahorro de tiempo: Se puede utilizar un sistema de recomendación para sugerir contenidos o productos que puedan interesar a un usuario. Esto puede ahorrarle tiempo al usuario al no tener que buscar contenidos o productos.
Hay algunos pasos que deberá seguir para crear un sistema de recomendación. A continuación, repasaremos estos pasos con más detalle.
Recopilar datos
Preprocesar datos
Modelo de tren
Evaluar modelo
Implementar modelo
El primer paso en la construcción de un sistema de recomendación es recopilar datos. Deberá recopilar datos sobre los usuarios y sus interacciones con los productos o servicios de la empresa.
Estos datos se pueden recopilar de varias maneras, incluso a través de registros, encuestas y cookies.
Una vez que haya recopilado los datos, deberá procesarlos previamente. Este paso es necesario para preparar los datos para el modelado.
Los pasos de preprocesamiento pueden incluir la limpieza de los datos, la transformación de los datos y el escalado de los datos.
El siguiente paso es entrenar un modelo. Este paso es necesario para aprender las relaciones entre los datos.
Hay muchos tipos diferentes de modelos que se pueden usar para los sistemas de recomendación, incluido el filtrado colaborativo, el filtrado basado en contenido y la factorización de matrices.
Una vez que haya entrenado el modelo, deberá evaluarlo. Este paso es necesario para garantizar que el modelo funcione como se esperaba.
Los pasos de evaluación pueden incluir pruebas divididas y pruebas A/B.
El paso final es implementar el modelo. Este paso es necesario para que el modelo esté disponible para los usuarios.
Los pasos de implementación pueden incluir alojar el modelo en un servidor o implementar el modelo como un servicio.
Hay algunas ventajas y desventajas de usar un sistema de recomendación.
Beneficios:
Aumento de ventas: Se puede utilizar un sistema de recomendación para sugerir productos que podrían interesar a un usuario. Esto puede generar un aumento de ventas para la empresa.
Mayor compromiso: se puede utilizar un sistema de recomendación para sugerir contenido que podría interesar a un usuario. Esto puede conducir a un mayor compromiso con los productos o servicios de la empresa.
Ahorro de tiempo: Se puede utilizar un sistema de recomendación para sugerir contenidos o productos que puedan interesar a un usuario. Esto puede ahorrarle tiempo al usuario al no tener que buscar contenidos o productos.
Inconvenientes:
Requiere datos: Un sistema de recomendación requiere datos para funcionar. Estos datos pueden ser difíciles o costosos de recopilar.
Requiere entrenamiento: Un sistema de recomendación requiere entrenamiento para aprender las relaciones entre los datos. Esta capacitación puede llevar mucho tiempo y ser costosa.
No siempre exacto: Un sistema de recomendación no siempre es exacto. Las recomendaciones hechas por el sistema pueden no ser relevantes para el usuario o pueden no ser lo que el usuario está buscando.