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Yak shaving a good place to eat using non negative matrix factorization

Formale Metadaten

Titel
Yak shaving a good place to eat using non negative matrix factorization
Serientitel
Teil
90
Anzahl der Teile
173
Autor
Lizenz
CC-Namensnennung - keine kommerzielle Nutzung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Unported:
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Identifikatoren
Herausgeber
Erscheinungsjahr
Sprache
ProduktionsortBilbao, Euskadi, Spain

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet
Genre
Abstract
Adriano Petrich - Yak shaving a good place to eat using non negative matrix factorization Trying to find a good place to eat has become much easier and democratic with online reviews, but on the other hand, that creates new problems. Can you trust that 5 star review of fast food chain as much as the 1 star of a fancy restaurant because "Toast arrived far too early, and too thin"? We all like enjoy things differently. Starting of on the assumption that the "best pizza" is not the same for everyone. Can we group users into people that has similar tastes? Can we identify reviews and restaurants to make sense of it? Can that lead us to a better way to find restaurants that you like? Using some data handling techniques I walk you through my process and results that I've got from that idea. There are no requisites for this talk except basic python and math knowledge (matrices exist)
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