추천 시스템 - 평균 평균 정확도 메트릭 최적화

Question

고정 교육 및 테스트 세트에서 오프라인으로 사용해야하는 추천 시스템을 구축하려고하는데 정밀도 메트릭으로 평가해야합니다. 각 사용자는 몇 가지 등급 (1-5 값)을 부여 했으므로 사용자 등급 매트릭스에 널 (Null) 행이 없습니다. 나는 테스트 세트에있는 사용자들에게 아이템을 추천해야하며, 그것들 모두는 트레이닝 세트에도 존재하며, 정밀 메트릭 (특히 MAP @ 5, 평균 평균 정밀도)에 대한 알고리즘을 최적화해야합니다. 경험을 바탕으로 알고리즘에 대한 조언을 해 줄 수 있습니까? 또한 특정 도구/라이브러리 또는 특정 프로그래밍 언어를 사용해야하는 경우 구현 방법에 대해서도 설명합니다.

Answer 1

이것은 조금 늦을 수 있지만 Mahout과 지금까지는 비슷한 일을하고 있습니다. MAP에 관해서 (이것은 실제로 내가 당신의 질문에 비틀 거리는 이유입니다.) 내가 볼 수있는 한, 이것은 Mahout의 기본 기능이 아닙니다. Myrrix (예 : this)를보고 싶을 수 있습니다.이 글을 참고로 여러 게시물을 보았습니다. 하지만 직접 해보지 않았 음을 알려야합니다 ...