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 도구 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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