Erstellen Sie eine Filmempfehlungs-App mit maschinellem Lernen in HeatWave

Einführung

Es ist jetzt üblich, dass B2C-E-Commerce-Websites den Verbrauchern maßgeschneiderte Empfehlungen für Einkäufe geben. Durch die Verwendung früherer Transaktions- und Suchdaten in Kombination mit einem umfangreichen Pool an Produktfeedback (z.B. Bewertungen und Bewertungen) können Entwickler Anwendungen erstellen, die das Potenzial des integrierten maschinellen Lernens mit Oracle HeatWave AutoML nutzen. Dadurch können sie ein Modell trainieren und Inferenzen für die in einem Objektspeicher sowie in einer MySQL-Datenbank gespeicherten Daten generieren.

In dieser Lösung erstellen wir eine Filmempfehlungsanwendung (MovieHub) HeatWave und Oracle APEX, die Low-Code-Plattform von Oracle. Das HeatWave AutoML-Empfehlungssystem bietet Benutzern Filmvorschläge und bietet Administratoren leistungsstarke Analyse-Dashboards zu Filmverbrauch und Nutzerverhalten.

Demo

Voraussetzungen und Setup

1. HeatWave kostenlos testen – Anmeldeseite
2. HeatWave – Dokumentation
3. HeatWave AutoML – Dokumentation

Weitere Ressourcen

• Praktischer Workshop: Erstellen einer Filmempfehlungs-App mit HeatWave AutoML
• HeatWave AutoML
• Technische Kurzübersicht: HeatWave AutoML (PDF)