recommendation-engine

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    파이썬의 추천 엔진 - 맞춤 유사성 메트릭을 통합합니다.

    현재 파이썬에서 추천 엔진을 만들고 있는데 다음과 같은 문제가 있습니다. 나는 협업 필터링 접근법, 그 사용자 - 사용자 변형을 통합하고자합니다. 요약하자면, 우리는 다른 사용자에 대한 정보와 그들이 좋아하는 항목 (해당되는 경우이 사용자가 항목에 할당 한 등급)이 있다는 것입니다. 몇 가지를 좋아하는 새 사용자가있을 때 우리는 같은 항목을 좋아하는 사용자
    python machine-learning recommendation-engine data-science 2016-10-11

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    하늘색에 대한 추천 api

    하늘색 추천 api를 http://recommendations.azurewebsites.net/에 사용하고 있습니다. <Item Id>, <Item Name>, <Item Category>, <Features list> 및 사용 파일 : <userId>, 과 같은 카탈로그를 준비했습니다. 추천인을 테스트 할 때, 나는 항상 모든 항목에 대해 0.5의 확률을
    recommendation-engine azure-machine-learning 2016-08-25

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    실시간 채팅 추천 엔진을위한 TCP 대 UDP?

    나는 사용자의 각 키 스트로크 프레스가 서버로 전송되는 채팅 응용 프로그램을 구축 중입니다. 서버에서 nlp를 기반으로하는 권장 사항 엔진은 해당 시점에 입력 된 메시지의 컨텍스트를 기반으로 권장 사항을 생성합니다. 대규모 배포의 경우 TCP와 UDP간에 어느 연결 유형을 사용하는 것이 좋습니다. UDP는 빠르지 만 신뢰할 수는 없지만 신뢰할 수있는 TCP
    networking tcp udp real-time recommendation-engine 2016-07-12

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    합리적인 시간으로 DB에서 많은 레코드를 caculate하는 방법

    내 응용 프로그램에 벡터 (예 : (5,4,6,8))가 있고 내 DB의 다른 벡터와 유사성을 찾고 싶다면 단순성을 위해 두 벡터 사이의 거리를 Manhattan distance으로 계산합니다. 내가 필요한 것은 내 벡터와 내 DB에 저장된 모든 벡터 사이의 알고리즘 (맨하탄 거리)을 계산하는 방법입니다. 몇 초 만에 천만 개의 벡터를 사용할 수 있습니까?
    database recommendation-engine bigdata 2016-07-17

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    python scikit에서 누락 된 값을 처리하는 방법 NMF

    python scikit-learn을 사용하여 내 데이터 집합에 NMF를 적용하려고합니다. 내 데이터 집합에 0 값과 누락 값이 있습니다. 그러나 scikit-learn은 데이터 매트릭스에서 NaN 값을 허용하지 않습니다. 일부 게시물은 누락 된 값을 0으로 대체합니다. 내 질문은 : 나는 제로로 값 누락 교체 할 경우 , 어떻게 알고리즘이 누락 된 값과
    python scikit-learn recommendation-engine svd matrix-factorization 2016-09-07

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    Predictionio에서 데이터를 학습 할 때 예외가 발생했습니다.

    quick start guide에서 설명한대로 권장 사항 엔진을 배포하려고합니다. 엔진을 구축하기위한 단계를 완료했습니다. 이제 추천 엔진을 교육하고 싶습니다. 나는 퀵 스타트 가이드에서 언급 한대로했다. (pio train 실행). 그런 다음 오랜 오류 로그가 표시되고 여기에 모두 붙여 넣을 수 없습니다. 그래서 나는 처음 몇 줄의 오류를 싣고있다. [I
    python apache-spark recommendation-engine data-science predictionio 2016-07-28

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    Predictionio에서 권장 사항을 실행하기위한 최소 시스템 요구 사항

    내 앱과 predictio를 통합하려고했습니다. Predictionio 웹 사이트의 quick start과 같은 추천 엔진 배포를 사용했습니다. 많은 문제에 직면했지만 엔진을 만들 수는 있습니다. pio train을 사용하여 모델을 교육하려고했습니다. 그러나 "java.lang.StackOverflowError"이라고 말하는 오류가있었습니다. 그래서 내 서
    python apache-spark recommendation-engine data-science predictionio 2016-07-29

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    Prediction.io - pio train failed

    sphereio/docker-predictionio 도커 이미지와 범용 권장 템플릿 template-scala-parallel-universal-recommendation에서 Elasticsearch + Hbase 버전의 Prediction.IO를 사용하고 있습니다. pio-start-all 및 pio status 잘 작동하며 이벤트 서버는 완벽하게 작동합
    scala elasticsearch hbase recommendation-engine predictionio 2016-09-19

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    Apache Mahout의 스테레오 타입 사용자 모델 구현

    추천 시스템에서 개인 및 스테레오 타입 사용자 모델 구현에 대해 작업하고 있습니다. 아파치 마흐트트 (Apache Mahout)를 보았지만 개별 사용자 모델에서만 작동합니다. 제 질문은 Apache Mahout Taste에서 스테레오 타입 사용자 모델로 어떻게 작업 할 수 있습니까? 추천 엔진에 대한 나의 이해는 이러한 핵심은 추천 기술 (암시 적 또는 명
    recommendation-engine mahout-recommender 2016-08-04

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    인지 서비스 권장 사항 API 업로드 사용 이벤트

    인지 서비스 업로드 API가 올바르게 작동하지 않습니다. 구현 기술은 전 ·인지 서비스 추천 API에 · "파일"· "구축"을 "카탈로그"를 "모델"의 순서로 작성되었습니다. "사용 이벤트를 업로드"의 응답 상태 코드는 내가 "업데이트 모델"전화 (201) 성공입니다. "사용 파일 다운로드"및 "항목 권장 사항 가져 오기"라고합니다. "사용 사례 업로드"항
    recommendation-engine microsoft-cognitive 2016-08-09
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