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실제 사용자 데이터가있는 영화 추천 시스템을 구현 중입니다. 협업 필터링 방법을 사용할 계획이었습니다. 그러나 이런 종류의 방법은 일반적으로 사용자가 등급이 매겨진 영화를 저장하는 거대한 매트릭스를 필요로합니다. 나는 1 만 개 이상의 영화와 10 만 명의 사용자를 갖고 있기 때문에. 이렇게 거대한 행렬을 만드는 것은 불가능합니다. 어떻게 모든 사람들이 이

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추천 시스템에 필요한 최소 등급 수를 찾으십니까?

사용자가 항목을 추천하기 시작하는 데 필요한 최소 등급 수를 찾는 지능형 방법 (정확하게)이 있습니까? 좋아요, 말하길 .. "x"항목을 평가하기 전에 당신에게 추천하기 시작합니다. 데이터 세트를 기반으로 "x"를 어떻게 알 수 있습니까?

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그룹 추천 시스템

Google 애플리케이션에는 그룹을 만들거나 그룹에 가입 할 수있는 사용자가 있습니다. 현재 우리는 그룹 &이 그룹에 가입하는 데 관심이있는 그룹의 비회원을 계산하는 추천 시스템을 구축하고자합니다. 그룹 구성원의 다른 그룹을 기반으로 관심사를 계산할 수 있다고 가정합니다. 올바른 방향으로 알려주십시오. 우리는 레일 & mysql을 사용하고 있습니다.

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일련의 단어를 기반으로 Amazon Associates 도서 추천을 어떻게 만들 수 있습니까?

건축에서부터 대양, 로봇에 이르는 광범위한 주제에 대한 헤드 라인이있는 웹 사이트가 있습니다. 현재 주제와 관련된 일련의 단어를 기반으로 각 페이지에 Amazon 도서 추천서를 올리고 싶습니다. 예를 들어 바다 페이지에 [상어, 해양, 산호, 바다 ...]라는 단어가있을 수 있습니다. 그 단어 세트를 기반으로 하나 이상의 책을 추천 할 위젯이 필요합니다.

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추천 시스템의 퍼지 로직 어플리케이션

추천 시스템에서 퍼지 로직을 사용하면 어떻게 이점을 얻을 수 있을까요? 내 시스템은 기본적으로 사용자 간의 유사도를 계산한다 타니 모토 계수 는 모든 유사성이 0에서 측정 하나로 결합 cosinus 거리 이산 거리 1. 그래서 우리는 사용자 1과 비슷한 사용자를 얻을 수 있으며 그와 유사한 사용자가 구입 한 제품을 추천 할 수 있습니다. 퍼지 이론의 기초를

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두 개의 별도 Mahout 추천자가 설정되었습니다. 하나는 사용자 유사성을 기반으로 한 권장 사항이고 다른 하나는 항목 유사성을 기반으로 한 권장 사항입니다. 내가 진정으로 원하는 것은 그 권고안을 단지 하나가 아닌 두 가지 차원 모두에 기반을 둔 추천자입니다. 설명서를 살펴보면 다양한 차원을 고려한 Recommender 구현을 찾을 수 없었습니다. Use

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나는 사용자 유사성을 기반으로 부울 환경 설정 권장 사항을가집니다. 내 데이터 세트는 본질적으로 ItemId가 사용자가 읽기로 결정한 기사 인 관계를 포함합니다. ItemId가 특정 주제에 대한 구독 인 위치를 포함하는 두 번째 데이터 모델을 추가하고 싶습니다. 이렇게하는 것이 상상할 수있는 유일한 방법은 두 항목을 병합하여 구독 ID를 상쇄하여 기사 ID

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JesterRecommenderEvaluationRunner를 실행하지만 평가 결과가 없습니다.

Mahout에 Jester 예제 코드를 다운로드하고 jester 데이터 세트에서 실행하여 평가 결과를 확인하려고합니다. 실행이 성공적으로 완료되지만 콘솔은 결과를 가지고 log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataMod

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유사성 기준을 기반으로 한 추천 시스템 평가

가중치 측정 기준 집합을 기준으로 항목과 비슷한 처음 10 개 항목을 추천하는 추천 시스템을 구축했습니다. 지금은 모든 항목을 선택하고 시스템은 선택한 항목과 비슷한 처음 10 개의 항목을 보여줍니다. 그런 시스템을 평가하는 데 사용할 수있는 평가 기술에 혼란 스럽습니다. 정밀도/회상 추정치는 관련 사용자가없는 경우에 적합합니까? 그러한 시스템에 대한 평가

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이것을 위해 mahout을 사용해야합니까?

태그가 달린 상품을 3 가지 가격 카테고리 (저렴한 가격, 일반 가격 및 비싼 가격)로 분류 할 것을 권하고 싶습니다. Mahout의 권장 사항을 달성 할 수 있다는 것을 알고 있지만, 여기에서 나는 그것을 사용하는 방법을 모릅니다. Mahout은 다른 사용자 의견을 기반으로하지만 내가 추천하고 싶은 새 항목은 아직 기본 설정이없는 새로운 항목입니다. Ma