솔루션즈 액셀러레이터
개인화를 위한추천 엔진
사전 구축된 코드, 샘플 데이터 및
단계별 지침을 Databricks 노트북에
즉시 적용합니다.
개인 맞춤형 추천으로
전환 향상
고객은 구매자 여정의 단계마다 요구 사항이 다릅니다. 시나리오에 맞는 적절한 추천 도 구 모델을 선택하세요. 콜드 스타트 문제가 있나요? 콘텐츠 기반 추천 도구를 사용해보세요. 기존 고객에게 장바구니에 추가하라고 권하고 싶으신가요? 다양하고 심층적인 추천 도구가 도움이 될 수 있습니다.
NOTEBOOK 3
광범위하고 심층적 인 권장 사항
반복 구매 패턴을 활용하여 이전에 구매한 제품과 관련 제품을 모두 제안하는 협업 필터로 광범위하고 심층적인 추천기를 구축하세요.
노트북 다운로드NOTEBOOK 4
행렬 인수 분해(ALS) 권장 사항
행렬 인수 분해 추천기를 작성하여 다양한 제품에 대한 사용자 등급을 유추합니다. 이 추천에 대한 ALS(대체 최소 제곱) 구현은 실제 시나리오에서 발견되는 많은 수의 사용자 및 제품 조합을 수용하도록 확장되는 행렬 인수분해 패턴을 보여 줍니다.
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