Erstellen Sie eine Filmempfehlungs-App mit maschinellem Lernen in HeatWave

Einführung

Es ist jetzt üblich, dass B2C E-Commerce-Websites Verbrauchern maßgeschneiderte Empfehlungen für Einkäufe geben. Durch die Verwendung früherer Transaktions- und Browserdaten 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 Rückschlüsse auf die Daten generieren, die in einem Objektspeicher sowie in einer MySQL-Datenbank gespeichert sind.

In dieser Lösung erstellen wir eine Anwendung für Filmempfehlungen (MovieHub) mit Heatwave und Oracle APEX, der Low-Code-Plattform von Oracle. Das HeatWave AutoML-Empfehlungssystem liefert Benutzern Filmvorschläge und bietet Administratoren leistungsstarke Analyse-Dashboards zum Filmkonsum und zum Benutzerverhalten.

Demo

Voraussetzungen und Einrichtung

1. Testen Sie HeatWave kostenlos – Registrierungsseite
2. HeatWave – Dokumentation
3. HeatWave AutoML – Dokumentation

Weitere Ressourcen

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