Creare un'applicazione di raccomandazione film con il Machine Learning in HeatWave

Introduzione

È ormai 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 che sfruttano 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 raccomandazione per i film (MovieHub) utilizzando Heatwave e Oracle APEX, la piattaforma low-code di Oracle. Il sistema di raccomandazione HeatWave AutoML offre suggerimenti di film agli utenti, 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 nella pagina di iscrizione
2. HeatWave-documentazione
3. HeatWave AutoML: documentazione

Ulteriori risorse

• Workshop pratico: crea un'app di raccomandazione per film con HeatWave AutoML
• HeatWave AutoML
• Brief tecnico: HeatWave AutoML (PDF)