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Creare consigli basati sul feedback esplicito con un modello di fattorizzazione matriciale

Questo tutorial spiega come creare un modello di fattorizzazione matriciale e addestrarlo sulle valutazioni dei film dei clienti nel set di dati movielens1m. Poi utilizzerai il modello di fattorizzazione matriciale per generare consigli sui film per gli utenti.

L'utilizzo delle valutazioni fornite dai clienti per addestrare il modello è chiamato addestramento con feedback esplicito. I modelli di fattorizzazione di matrici vengono addestrati utilizzando l'algoritmo dei minimi quadrati alternati quando utilizzi il feedback esplicito come dati di addestramento.

Obiettivi

Questo tutorial ti guiderà nel completamento delle seguenti attività:

Creazione di un modello di fattorizzazione matriciale utilizzando l'istruzione CREATE MODEL.
Valutare il modello utilizzando la funzione ML.EVALUATE.
Generare consigli sui film per gli utenti utilizzando il modello con la funzione ML.RECOMMEND.

Costi

Questo tutorial utilizza componenti fatturabili di Google Cloud, tra cui:

BigQuery
BigQuery ML

Per saperne di più sui costi di BigQuery, consulta la pagina Prezzi di BigQuery.

Per saperne di più sui costi di BigQuery ML, consulta Prezzi di BigQuery ML.

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Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente hai già questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.
Abilitare l'API

Autorizzazioni richieste

Per creare il set di dati, devi disporre dell'autorizzazione IAM bigquery.datasets.create.
Per creare il modello, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:
- bigquery.jobs.create
- bigquery.models.create
- bigquery.models.getData
- bigquery.models.updateData
Per eseguire l'inferenza, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:
- bigquery.models.getData
- bigquery.jobs.create

Per saperne di più sui ruoli e sulle autorizzazioni IAM in BigQuery, consulta Introduzione a IAM.

Crea un set di dati

Per creare un set di dati BigQuery, seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery
Nel riquadro a sinistra, fai clic su Explorer:

Se non vedi il riquadro a sinistra, fai clic su Espandi riquadro sinistro per aprirlo.
In Explorer, espandi il progetto, quindi fai clic su Set di dati.
Nella pagina Set di dati, fai clic su Crea set di dati.
Nel riquadro Crea set di dati, segui questi passaggi:
- In ID set di dati, inserisci bqml_tutorial.
- Per Località dei dati, seleziona USA.
Lascia invariate le altre impostazioni predefinite.
Fai clic su Crea set di dati.

bq

Per creare un nuovo set di dati, utilizza il comando bq mk --dataset.

Crea un set di dati denominato bqml_tutorial con la località dei dati impostata su US:

bq mk --dataset \
  --location=US \
  --description "BigQuery ML tutorial dataset." \
  bqml_tutorial

Verifica che il set di dati sia stato creato:
```
bq ls
```

API

Chiama il metodo datasets.insert con una risorsa del set di dati definita:

{
  "datasetReference": {
     "datasetId": "bqml_tutorial"
  }
}

BigQuery DataFrames

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di BigQuery DataFrames nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo di BigQuery DataFrames. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura ADC per un ambiente di sviluppo locale.

import google.cloud.bigquery

bqclient = google.cloud.bigquery.Client()
bqclient.create_dataset("bqml_tutorial", exists_ok=True)

Carica i dati di MovieLens

Carica i dati di movielens1m in BigQuery.

Interfaccia a riga di comando

Segui questi passaggi per caricare i dati movielens1m utilizzando lo strumento a riga di comando bq:

Apri Cloud Shell:

Attiva Cloud Shell

Carica i dati delle valutazioni nella tabella ratings. Nella riga di comando, incolla la seguente query e premi Enter:

curl -O 'http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-1m.zip'
unzip ml-1m.zip
sed 's/::/,/g' ml-1m/ratings.dat > ratings.csv
bq load --source_format=CSV bqml_tutorial.ratings ratings.csv \
  user_id:INT64,item_id:INT64,rating:FLOAT64,timestamp:TIMESTAMP

Carica i dati dei film nella tabella movies. Nella riga di comando, incolla la seguente query e premi Enter:

sed 's/::/@/g' ml-1m/movies.dat > movie_titles.csv
bq load --source_format=CSV --field_delimiter=@ \
bqml_tutorial.movies movie_titles.csv \
movie_id:INT64,movie_title:STRING,genre:STRING

BigQuery DataFrames

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura ADC per un ambiente di sviluppo locale.

Innanzitutto, crea un oggetto Client con bqclient = google.cloud.bigquery.Client(), quindi carica i dati movielens1m nel set di dati che hai creato nel passaggio precedente.

import io
import zipfile

import google.api_core.exceptions
import requests

try:
    # Check if you've already created the Movielens tables to avoid downloading
    # and uploading the dataset unnecessarily.
    bqclient.get_table("bqml_tutorial.ratings")
    bqclient.get_table("bqml_tutorial.movies")
except google.api_core.exceptions.NotFound:
    # Download the https://grouplens.org/datasets/movielens/1m/ dataset.
    ml1m = requests.get("http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-1m.zip")
    ml1m_file = io.BytesIO(ml1m.content)
    ml1m_zip = zipfile.ZipFile(ml1m_file)

    # Upload the ratings data into the ratings table.
    with ml1m_zip.open("ml-1m/ratings.dat") as ratings_file:
        ratings_content = ratings_file.read()

    ratings_csv = io.BytesIO(ratings_content.replace(b"::", b","))
    ratings_config = google.cloud.bigquery.LoadJobConfig()
    ratings_config.source_format = "CSV"
    ratings_config.write_disposition = "WRITE_TRUNCATE"
    ratings_config.schema = [
        google.cloud.bigquery.SchemaField("user_id", "INT64"),
        google.cloud.bigquery.SchemaField("item_id", "INT64"),
        google.cloud.bigquery.SchemaField("rating", "FLOAT64"),
        google.cloud.bigquery.SchemaField("timestamp", "TIMESTAMP"),
    ]
    bqclient.load_table_from_file(
        ratings_csv, "bqml_tutorial.ratings", job_config=ratings_config
    ).result()

    # Upload the movie data into the movies table.
    with ml1m_zip.open("ml-1m/movies.dat") as movies_file:
        movies_content = movies_file.read()

    movies_csv = io.BytesIO(movies_content.replace(b"::", b"@"))
    movies_config = google.cloud.bigquery.LoadJobConfig()
    movies_config.source_format = "CSV"
    movies_config.field_delimiter = "@"
    movies_config.write_disposition = "WRITE_TRUNCATE"
    movies_config.schema = [
        google.cloud.bigquery.SchemaField("movie_id", "INT64"),
        google.cloud.bigquery.SchemaField("movie_title", "STRING"),
        google.cloud.bigquery.SchemaField("genre", "STRING"),
    ]
    bqclient.load_table_from_file(
        movies_csv, "bqml_tutorial.movies", job_config=movies_config
    ).result()

Crea il modello

Crea un modello di fattorizzazione di matrici e addestralo sui dati della tabella ratings. Il modello viene addestrato per prevedere una valutazione per ogni coppia utente-elemento, in base alle valutazioni dei film fornite dal cliente.

SQL

La seguente istruzione CREATE MODEL utilizza queste colonne per generare suggerimenti:

user_id: l'ID utente.
item_id: l'ID del film.
rating: la valutazione esplicita da 1 a 5 che l'utente ha assegnato all'elemento.

Per creare il modello, segui questi passaggi:

Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery

Nell'editor di query, incolla la query seguente e fai clic su Esegui:

CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.mf_explicit`
OPTIONS (
  MODEL_TYPE = 'matrix_factorization',
  FEEDBACK_TYPE = 'explicit',
  USER_COL = 'user_id',
  ITEM_COL = 'item_id',
  L2_REG = 9.83,
  NUM_FACTORS = 34)
AS
SELECT
user_id,
item_id,
rating
FROM `bqml_tutorial.ratings`;

Il completamento della query richiede circa 10 minuti, dopodiché il modello mf_explicit viene visualizzato nel riquadro Explorer. Poiché la query utilizza un'istruzione CREATE MODEL per creare un modello, non vengono visualizzati i risultati della query.

BigQuery DataFrames

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di BigQuery DataFrames nella guida rapida di BigQuery utilizzando BigQuery DataFrames. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura ADC per un ambiente di sviluppo locale.

import bigframes.pandas as bpd
from bigframes.bigquery import ml

# Set partial ordering mode for BigQuery DataFrames.
# For more information, see the BigQuery DataFrames performance documentation:
# https://cloud.google.com/bigquery/docs/dataframes-performance#partial-ordering-mode
bpd.options.bigquery.ordering_mode = "partial"

# Load data from BigQuery
bq_df = bpd.read_gbq(
    "bqml_tutorial.ratings", columns=("user_id", "item_id", "rating")
)

# For more information, see the BigQuery DataFrames API reference documentation:
# https://dataframes.bigquery.dev/reference/api/bigframes.bigquery.ml.create_model.html#bigframes.bigquery.ml.create_model
ml.create_model(
    your_model_id,  # For example: "bqml_tutorial.mf_explicit"
    options={
        "model_type": "MATRIX_FACTORIZATION",
        "feedback_type": "EXPLICIT",
        "user_col": "user_id",
        "item_col": "item_id",
        "rating_col": "rating",
        "l2_reg": 9.83,
        "num_factors": 34,
    },
    training_data=bq_df,
    replace=True,
)

Il completamento del codice richiede circa 10 minuti, dopodiché il modello mf_explicit viene visualizzato nel riquadro Explorer.

Ottieni le statistiche di addestramento

Facoltativamente, puoi visualizzare le statistiche di addestramento del modello nella consoleGoogle Cloud .

Un algoritmo di machine learning crea un modello generando molte iterazioni del modello utilizzando parametri diversi e selezionando poi la versione del modello che minimizza la perdita. Questo processo è noto come minimizzazione empirica del rischio. Le statistiche di addestramento del modello ti consentono di visualizzare la perdita associata a ogni iterazione del modello.

Per visualizzare le statistiche di addestramento del modello:

Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery
Nel riquadro a sinistra, fai clic su Spazio di esplorazione:

Se non vedi il riquadro a sinistra, fai clic su Espandi riquadro sinistro per aprirlo.
Nel riquadro Explorer, espandi il progetto, fai clic su Set di dati, quindi sul set di dati bqml_tutorial.
Fai clic sulla scheda Modelli.
Fai clic sul modello mf_explicit e poi sulla scheda Addestramento.

Nella sezione Visualizza come, fai clic su Tabella. I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:

+-----------+--------------------+--------------------+
| Iteration | Training Data Loss | Duration (seconds) |
+-----------+--------------------+--------------------+
|  11       | 0.3943             | 42.59              |
+-----------+--------------------+--------------------+
|  10       | 0.3979             | 27.37              |
+-----------+--------------------+--------------------+
|   9       | 0.4038             | 40.79              |
+-----------+--------------------+--------------------+
|  ...      | ...                | ...                |
+-----------+--------------------+--------------------+

La colonna Perdita di dati di addestramento rappresenta la metrica relativa alla perdita calcolata dopo che il modello è stato addestrato. Poiché si tratta di un modello di fattorizzazione di matrici, questa colonna mostra l'errore quadratico medio.

Puoi anche utilizzare la funzione ML.TRAINING_INFO per visualizzare le statistiche di addestramento del modello.

Valuta il modello

Valuta le prestazioni del modello confrontando le valutazioni dei film previste restituite dal modello con le valutazioni effettive dei film degli utenti nei dati di addestramento.

SQL

Utilizza la funzione ML.EVALUATE per valutare il modello:

Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery

Nell'editor di query, incolla la query seguente e fai clic su Esegui:

SELECT
*
FROM
ML.EVALUATE(
  MODEL `bqml_tutorial.mf_explicit`,
  (
    SELECT
      user_id,
      item_id,
      rating
    FROM
      `bqml_tutorial.ratings`
  ));

I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:

+---------------------+---------------------+------------------------+-----------------------+--------------------+--------------------+
| mean_absolute_error | mean_squared_error  | mean_squared_log_error | median_absolute_error |      r2_score      | explained_variance |
+---------------------+---------------------+------------------------+-----------------------+--------------------+--------------------+
| 0.48494444327829156 | 0.39433706592870565 |   0.025437895793637522 |   0.39017059802629905 | 0.6840033369412044 | 0.6840033369412264 |
+---------------------+---------------------+------------------------+-----------------------+--------------------+--------------------+

Una metrica importante nei risultati della valutazione è il coefficiente R². Il coefficiente R² è una misura statistica che determina se le previsioni della regressione lineare si avvicinano ai dati effettivi. Un valore pari a 0 indica che il modello non spiega nessuna delle variabilità dei dati di risposta attorno alla media. Un valore pari a 1 indica che il modello spiega tutte le variabilità dei dati di risposta attorno alla media.

Per saperne di più sull'output della funzione ML.EVALUATE, consulta Output.

Puoi anche chiamare ML.EVALUATE senza fornire dati di input. Utilizzerà le metriche di valutazione calcolate durante l'addestramento.

BigQuery DataFrames

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura ADC per un ambiente di sviluppo locale.

Utilizza la funzione bigframes.bigquery.ml.evaluate per valutare il modello.

import bigframes.pandas as bpd
from bigframes.bigquery import ml

# Set partial ordering mode for BigQuery DataFrames.
# For more information, see the BigQuery DataFrames performance documentation:
# https://cloud.google.com/bigquery/docs/dataframes-performance#partial-ordering-mode
bpd.options.bigquery.ordering_mode = "partial"

# For more information, see the BigQuery DataFrames API reference documentation:
# https://dataframes.bigquery.dev/reference/api/bigframes.bigquery.ml.evaluate.html#bigframes.bigquery.ml.evaluate
ml.evaluate(
    your_model_id,  # For example: "bqml_tutorial.mf_explicit"
    input_=bq_df,
)
# Output:
# mean_absolute_error	mean_squared_error	mean_squared_log_error	median_absolute_error	r2_score	explained_variance
# 0.485403	                0.395052	        0.025515	            0.390573	        0.68343	        0.68343

Ottenere le valutazioni previste per un sottoinsieme di coppie utente-articolo

Ottenere la valutazione prevista per ogni film per cinque utenti.

SQL

Utilizza la funzione ML.RECOMMEND per ottenere le valutazioni previste:

Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery

Nell'editor di query, incolla la query seguente e fai clic su Esegui:

SELECT
*
FROM
ML.RECOMMEND(
  MODEL `bqml_tutorial.mf_explicit`,
  (
    SELECT
      user_id
    FROM
      `bqml_tutorial.ratings`
    LIMIT 5
  ));

I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:

+--------------------+---------+---------+
| predicted_rating   | user_id | item_id |
+--------------------+---------+---------+
| 4.2125303962491873 | 4       | 3169    |
+--------------------+---------+---------+
| 4.8068920531981263 | 4       | 3739    |
+--------------------+---------+---------+
| 3.8742203494732403 | 4       | 3574    |
+--------------------+---------+---------+
| ...                | ...     | ...     |
+--------------------+---------+---------+

BigQuery DataFrames

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura ADC per un ambiente di sviluppo locale.

Utilizza la funzione bigframes.bigquery.ml.recommend per ottenere le valutazioni previste.

import bigframes.pandas as bpd
from bigframes.bigquery import ml

# Set partial ordering mode for BigQuery DataFrames.
# For more information, see the BigQuery DataFrames performance documentation:
# https://cloud.google.com/bigquery/docs/dataframes-performance#partial-ordering-mode
bpd.options.bigquery.ordering_mode = "partial"

users = bpd.read_gbq("bqml_tutorial.ratings", columns=["user_id"], max_results=5)

# For more information, see the BigQuery DataFrames API reference documentation:
# https://dataframes.bigquery.dev/reference/api/bigframes.bigquery.ml.recommend.html#bigframes.bigquery.ml.recommend
ml.recommend(
    your_model_id,  # For example: "bqml_tutorial.mf_explicit"
    input_=users,
)
# Output:
#    predicted_rating  user_id  item_id
# 0           4.07996        4       78
# 1          3.564276        4      105
# 2          3.132776        4      153
# 3          3.272374        4      156
# 4          2.704864        4      192
# ...

Genera suggerimenti

Utilizza le valutazioni previste per generare i cinque film consigliati per ogni utente.

SQL

Per generare i suggerimenti:

Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery

Scrivere le valutazioni previste in una tabella. Nell'editor di query, incolla la query seguente e fai clic su Esegui:

CREATE OR REPLACE TABLE `bqml_tutorial.recommend`
AS
SELECT
*
FROM
ML.RECOMMEND(MODEL `bqml_tutorial.mf_explicit`);

Unisci le valutazioni previste alle informazioni sui film e seleziona i primi cinque risultati per utente. Nell'editor di query, incolla la query seguente e fai clic su Esegui:

  SELECT
    user_id,
    ARRAY_AGG(STRUCT(movie_title, genre, predicted_rating) ORDER BY predicted_rating DESC LIMIT 5)
  FROM
    (
      SELECT
        user_id,
        item_id,
        predicted_rating,
        movie_title,
        genre
      FROM
        `bqml_tutorial.recommend`
      JOIN
        `bqml_tutorial.movies`
        ON
          item_id = movie_id
    )
  GROUP BY
    user_id;

I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:

  +---------+-------------------------------------+------------------------+--------------------+
  | user_id | f0_movie_title                      | f0_genre               | predicted_rating   |
  +---------+-------------------------------------+------------------------+--------------------+
  | 4597    | Song of Freedom (1936)              | Drama                  | 6.8495752907364009 |
  |         | I Went Down (1997)                  | Action/Comedy/Crime    | 6.7203235758772877 |
  |         | Men With Guns (1997)                | Action/Drama           | 6.399407352232001  |
  |         | Kid, The (1921)                     | Action                 | 6.1952890198126731 |
  |         | Hype! (1996)                        | Documentary            | 6.1895766097451475 |
  +---------+-------------------------------------+------------------------+--------------------+
  | 5349    | Fandango (1985)                     | Comedy                 | 9.944574012151549  |
  |         | Breakfast of Champions (1999)       | Comedy                 | 9.55661860430112   |
  |         | Funny Bones (1995)                  | Comedy                 | 9.52778917835076   |
  |         | Paradise Road (1997)                | Drama/War              | 9.1643621767929133 |
  |         | Surviving Picasso (1996)            | Drama                  | 8.807353289233772  |
  +---------+-------------------------------------+------------------------+--------------------+
  | ...     | ...                                 | ...                    | ...                |
  +---------+-------------------------------------+------------------------+--------------------+

BigQuery DataFrames

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura ADC per un ambiente di sviluppo locale.

Utilizza la funzione bigframes.bigquery.ml.recommend per ottenere le valutazioni previste, quindi uniscile alle informazioni sui film per selezionare i primi cinque risultati per utente.

import bigframes.pandas as bpd
from bigframes.bigquery import ml

# Set partial ordering mode for BigQuery DataFrames.
# For more information, see the BigQuery DataFrames performance documentation:
# https://cloud.google.com/bigquery/docs/dataframes-performance#partial-ordering-mode
bpd.options.bigquery.ordering_mode = "partial"

# For more information, see the BigQuery DataFrames API reference documentation:
# https://dataframes.bigquery.dev/reference/api/bigframes.bigquery.ml.recommend.html#bigframes.bigquery.ml.recommend
recommendations = ml.recommend(
    your_model_id,  # For example: "bqml_tutorial.mf_explicit"
)

# Load movies
movies = bpd.read_gbq("bqml_tutorial.movies")

# Merge the movies df with the recommendations df
merged_df = bpd.merge(
    recommendations, movies, left_on="item_id", right_on="movie_id"
)

# Get the top 5 recommended movies for each user
top_movies = (
    merged_df.sort_values(
        by=["user_id", "predicted_rating"], ascending=[True, False]
    )
    .groupby("user_id")
    .head(5)
)
top_movies[["user_id", "movie_title", "genre", "predicted_rating"]]
# Output:
# 	            movie_title	                genre	        predicted_rating
# user_id
#   1	    Saving Private Ryan (1998)	Action|Drama|War	    5.19326
#   1	        Fargo (1996)	       Crime|Drama|Thriller	    4.996954
#   1	    Driving Miss Daisy (1989)	    Drama	            4.983671
#   1	        Ben-Hur (1959)	       Action|Adventure|Drama	4.877622
#   1	     Schindler's List (1993)	   Drama|War	        4.802336
#   2	    Saving Private Ryan (1998)	Action|Drama|War	    5.19326
#   2	        Braveheart (1995)	    Action|Drama|War	    5.174145
#   2	        Gladiator (2000)	      Action|Drama	        5.066372
#   2	        On Golden Pond (1981)	     Drama	            5.01198
#   2	    Driving Miss Daisy (1989)	     Drama	            4.983671

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

Puoi eliminare il progetto che hai creato.
In alternativa, puoi conservare il progetto ed eliminare il set di dati.

Elimina il set di dati

L'eliminazione del progetto rimuove tutti i set di dati e tutte le tabelle nel progetto. Se preferisci riutilizzare il progetto, puoi eliminare il set di dati creato in questo tutorial:

Se necessario, apri la pagina BigQuery nella console Google Cloud .

Vai alla pagina BigQuery
Nel riquadro di navigazione, fai clic sul set di dati bqml_tutorial che hai creato.
Fai clic su Elimina set di dati sul lato destro della finestra. Questa azione elimina il set di dati, la tabella e tutti i dati.
Nella finestra di dialogo Elimina set di dati, conferma il comando di eliminazione digitando il nome del set di dati (bqml_tutorial) e fai clic su Elimina.

Elimina il progetto

Per eliminare il progetto:

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per, le attività descritte in questo documento, eliminerai anche tutto il lavoro che hai svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

Nella console Google Cloud , vai alla pagina Gestisci risorse.
Vai a Gestisci risorse
Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
Nella finestra di dialogo, digita l'ID progetto, quindi fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.

Passaggi successivi

Prova a creare un modello di fattorizzazione matriciale basato sul feedback implicito.
Per una panoramica di BigQuery ML, consulta Introduzione a BigQuery ML.
Per saperne di più sul machine learning, consulta Machine Learning Crash Course.

Creare consigli basati sul feedback esplicito con un modello di fattorizzazione matriciale Mantieni tutto organizzato con le raccolte Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.

Obiettivi

Costi

Prima di iniziare

Autorizzazioni richieste

Crea un set di dati

Console

bq

API

BigQuery DataFrames

Carica i dati di MovieLens

Interfaccia a riga di comando

BigQuery DataFrames

Crea il modello

SQL

BigQuery DataFrames

Ottieni le statistiche di addestramento

Valuta il modello

SQL

BigQuery DataFrames

Ottenere le valutazioni previste per un sottoinsieme di coppie utente-articolo

SQL

BigQuery DataFrames

Genera suggerimenti

SQL

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