book crossing 데이터 세트에 대한 열차 데이터 매트릭스 및 테스트 데이터 매트릭스를 구성하려고합니다. 그러나 ISBN 코드 인 Book Id에는 문자가 포함될 수 있습니다. 지원되지 않는 피연산자 유형 (들)에 대한 - : 'STR'과 'INT' #Create two user-item matrices, one for training and ano
Mahout-Samsara를 사용하여 사용자/항목 기반 권장 사항을 구현하는 방법을 이해하고 있지만 사용법을 이해할 수는 없습니다. Mahout Map Reduce 기반 알고리즘에 대한 기본적인 지식은 있지만 Mahout은 RIP을 map-reduce로 선언했습니다. 지금까지 내가 .. 두싯 - 삼사라 모든 두싯 0.10+ 자료를 나타내는 새로운 코드 이름
저는 Coursera MooC에서 추천 시스템을 배우고 있습니다. 나는 세 가지 유형의 필터링 방법 (소개 과정에서)이 있음을 알고있다. a. 내용 기반 필터링 b. 항목 - 품목 협업 필터링 c. 사용자 - 사용자 협업 필터링 이 것을 이해하면 - 비슷한 사용자가 관심 분야/선호도에 근거한 권고는 어디입니까?에 속한 적이 있나요? 예를 들어, 사용자 ->
나는 Spark ALS로 공동 작업 시스템을 구축했습니다. 등급 대신에 구입 한 제품을 기준으로 사용자에게 세트 제품을 권하고 싶습니다. 그래서 저는 사용자가 구입 한 모든 제품에 대해 1을 설정했습니다. ALS 시스템을 구축했습니다. 예측은 1 점 이상이고 rmse는 0.99입니다. implicitprefs = True로 설정했습니다. 아래 코드를 찾으십
PredictionIO를 사용하여 동영상 추천 응용 프로그램을 제작하려고합니다. 난 이미 도커에 내가 pio build --verbose을 실행할 때 보여 있다는 문제 을 PredictionIO 0.11를 사용했다 : 추천 템플릿 파일에두고 어디 no engine found. your build might have failed. aborting.
하지
R에서 희소 행렬이 있습니다. 패키지 을 사용합니다. libFMexe 행렬을 libFM의 올바른 형식으로 변환 할 수 있습니다. 나는 내 데이터에 내가 원하는 형식에 따라 올바른 head(libFMmat)
[1] "1 0:1 5000:1 33736:1 33737:1 33738:1 33739:1 33740:1 33741:1
33742:1 33743:1 3
저는 Gowalla 데이터 세트를 사용하는 추천 시스템에 대한 연구를하고 있습니다. 그러나 데이터 세트에는 위치 등급이 없으므로 위치를 방문한 사용자에게는 '1'값을, 위치를 방문한 적이없는 사용자에게는 '0'값을 사용하여 암시 적 등급으로 데이터를 생성해야합니다. 파이썬으로 어떻게 그 행렬을 만들어야합니까? This is a Gowalla dataset
내 프로젝트에서 기사 제안에 사용할 최상의 알고리즘을 찾고 있습니다. 우리는 1000 기사의 무리가 있습니다. 그가 읽고있는 기사를 토대로 비슷한 기사를 사용자들에게 추천하고 싶습니다. 어떤 알고리즘이 가장 적합한가. 모델을 교육하는 내용 기반 권장 사항을 시도했습니다. 제 경우에는 사용자가 읽는 기사의 단순한 텍스트 기반의 유사성 일 수도 있고 사용자가
현재 XGBoost/lightGBM 사이의 항목을 평가하는 기능에 대한 테스트를 진행 중입니다. 여기에 제시된 벤치 마크를 재현하고 있습니다 : https://github.com/guolinke/boosting_tree_benchmarks. 나는 작업에서 언급 한 벤치 마크를 성공적으로 재현 할 수있었습니다. 내 자신의 버전의 ndcg 측정 항목을 올바르게
저는 tensor flow를 사용하는 권장 시스템에 대해 텐서 플로우와 탐구를 처음 사용합니다. 내가 github에에에 몇 가지 샘플 코드를 확인하고 대부분 동일 follwing을 https://github.com/songgc/TF-recomm/blob/master/svd_train_val.py 으로 다음과 같이 건너하지만 문제는, 어떻게 위의 코드에서 사