Paris JUG - Backbone.js en environnement Java - Laurent DUTHEIL et Frederic MERIZEN
PredictionIO - Paris JUG - 14/01/2014
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Paris JUG - 14/01/2014
Recommandation avec
Ludwine Probst@nivdul
(ex- le Site du Zéro)
machine learning
big data
mathématiques
pâte à modeler
Les systèmes de recommandation
Recommandation basée sur un User
Recommandation basée sur un Item
Exemples d’utilisation
● conseiller des items (cours, livres, vidéos…) à des users
● personnaliser le contenu des comptes utilisateurs (fonctionnalités, images…)
● filter/trier les résultats de moteurs de recherche
PredictionIO...
Open Source
Machine Learning
Démo
Concepts clés
Usersd’un site e-commerce
d’une plate-forme de cours en ligne...
d’un réseau social
Items
livre
vidéocours
newsrestaurants ...
Users toItems
view
likeunlike
rate
Recommandation de cours pour une plate-forme de e-education
Client client = new Client("your App Key");
your App Key : clé générée lors de la création de l’app via l’admin
Connexion à PredictionIO
client.createUser("the new user ID");
client.createItem("the new course ID", ("course category 1"));
Ajouter des données dans PredictionIO
client.userActionItem("the userID" "view", "the viewed course ID");
Clics et vues d’un cours
String[] result = client.getItemRecTopN
("the engine name", 5);
Récupérer les prédictions
Installation
ou
Les +● packaging (Hadoop + Mahout + MongoDB)● accessible● documentation● résultats rapides● l’interface utilisateur
Les -● limitation aux algorithmes de Mahout● temps d’exécution des algos / évaluation● seulement MongoDB
http://prediction.io/
https://github.com/PredictionIO
@PredictionIO
Quelques liens