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Cherchent à prédire les préférences des utilisateurs est devenu très courant aujourd’hui (facebook, linkedin, amazon...). PredictionIO est un outil qui permet de créer ses propres systèmes de recommandation en se basant sur des algorithmes de Mahout. Grâce à une interface simple et intuitive, il est possible de choisir son algorithme et de le customiser.
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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
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