amazon-web-services - Amazon SageMaker 推荐功能

Question

有这个例子

https://medium.com/@julsimon/building-a-movie-recommender-with-factorization-machines-on-amazon-sagemaker-cedbfc8c93d8

模型返回您要求的电影的“分数”，以便您可以推荐或不推荐。是否可以为特定用户返回前 10 部电影？

可以使用 Amazon EMR 完成（例如https://aws.amazon.com/blogs/big-data/building-a-recommendation-engine-with-spark-ml-on-amazon-emr-using-zeppelin/），但该解决方案并没有为实时推荐提供 REST 端点的便利性（我对 JobServer 感到困惑）。

标签： amazon-web-servicesmachine-learningamazon-sagemaker

Answer 1

我是这篇文章的作者:)

FM 将“简单地”填充推荐矩阵中的缺失值。您可以做的是批量预测所有用户的所有电影，按分数降序对结果进行排序，并将每个用户的前 10 个结果存储在缓存中，为什么不呢。这将使从任何类型的应用程序实时检索结果变得容易。我想您还会定期重新培训以考虑新用户的记录。

希望这可以帮助。