Crea un'applicazione Movie Recommendation con Machine Learning in HeatWave

Introduzione

Ora è consuetudine per i siti di e-commerce B2C fornire ai consumatori consigli personalizzati per gli acquisti. Utilizzando i dati di transazione e navigazione precedenti, combinati con un ampio pool di feedback sui prodotti (ad esempio, valutazioni e recensioni), gli sviluppatori possono creare applicazioni sfruttando la potenza del machine learning integrato con Oracle HeatWave AutoML. Ciò consente loro di addestrare un modello e generare inferenze sui dati memorizzati in un'area di memorizzazione degli oggetti e in un database MySQL.

In questa soluzione, creeremo un'applicazione di filmati consigliati (MovieHub) HeatWave e Oracle APEX, la piattaforma low-code di Oracle. Il sistema di consigli HeatWave AutoML offre agli utenti suggerimenti di filmati fornendo al contempo agli amministratori potenti dashboard di analisi sul consumo di film e sul comportamento degli utenti.

Demo

Prerequisiti e impostazione

1. Prova HeatWave gratuitamente: pagina di iscrizione
2. HeatWave—documentazione
3. HeatWave AutoML: documentazione

Ulteriori risorse

• Workshop pratico: creare un'applicazione di raccomandazione per i film con HeatWave AutoML
• HeatWave AutoML
• Brief tecnico: HeatWave AutoML (PDF)