概要
B2Cのeコマース・サイトでは、購入に対してカスタマイズされた推奨を消費者に提供することが慣例になりました。以前のトランザクションおよび閲覧データを、製品フィードバックの広範なプール(評価やレビューなど)と組み合せて使用することで、開発者はOracle HeatWave AutoMLで組込みの機械学習の力を活用してアプリケーションを構築できます。これにより、モデルをトレーニングし、オブジェクト・ストアおよびMySQLデータベースに格納されているデータに対する推論を生成できます。
このソリューションでは、ムービー推奨アプリケーション(MovieHub)HeatWaveと、Oracleのローコード・プラットフォームであるOracle APEXを構築します。HeatWave AutoML推奨システムは、映画の消費とユーザーの行動に関する強力な分析ダッシュボードを管理者に提供しながら、ユーザーに映画の提案を提供します。
デモ
前提条件および設定
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- HeatWave—ドキュメント
- HeatWave AutoML—ドキュメント