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从0开始搭建完整的电影推荐系统网站五（Python+Django）

本网站有两个组成部分：

  • Builder: 预计算
  • 推荐

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怎么说呢，我感觉就是把推荐，网站，分析，收集器，每个都是个微服务，用用API交互，反正就这个感觉。

一。给网站添加图表

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二 。Seeded recommendations

这名字从没听过，但是书中讲的目测就是频繁项，频繁出现在一起的商品，作为彼此的推荐。

具体原理耳熟能详就不说了，自行百度吧。重点要知道自信度 ，支持度。

具体如果应用关联规则呢？

  • 设定最小支持度和最小自信度
  • 获得所有交易
  • 建立单个itemsets，计算他们的支持度，自信度
  • 建立多个物品组成的itemsets，计算他们的自信度，支持度
  • 遍历找到满足要求的项

三。获得交易

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以上都是非常基本的操作了，算法就是大名鼎鼎的Apriori.

四。在数据库中保存关联规则

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    在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。 也可以用这个函数：erlang:get_s
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