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내가 자바 힙에 고정 표시기 컨테이너 나누기에 MATCH (u1:User)-[x:SCORE]->(p:Place)<-[y:SCORE]-(u2:User) WITH SUM(x.score * y.score) AS xyDotProduct, SQRT(REDUCE(xDot = 0.0, a IN COLLECT(x.score)) | xDot + a^2)) AS xLen

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ALS.trainImplicit가 명시 적 등급에 대해 더 나은 예측을하는 이유는 무엇입니까?

편집 : (PredictionIO 대신) 독립형 스파크 애플리케이션을 사용해 보았습니다. 내 관찰 결과는 같습니다. 따라서 PredictionIO 문제는 아니지만 여전히 혼란 스럽습니다. 나는 PredictionIO 0.9.6 협업 필터링에 대한 Recommendation 템플릿을 사용하고 있습니다. 내 데이터 세트의 등급은 1에서 10 사이의 숫자입니다.

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콘텐츠와 사용자 관심사 일치 (태그 기반)

데이터베이스에 많은 콘텐츠 항목이 저장되어 있으며 사용자가 관심있는 태그를 알고 있습니다. 예를 들어 Alice는 "건강 관리", "스포츠"및 "사회"와 같은 태그에 관심을 보입니다. 각 콘텐츠 항목에는 하나 이상의 태그가 포함되어 있습니다. Alice에게 새로운 콘텐츠를 추천하려면 어떻게해야합니까? 다음과 같은 기본 데이터베이스 테이블 고려 : CREAT

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전자 상거래 권장 사항에 대한 사용자 클릭 분석 시작

전자 상거래 사이트와 유사한 웹 사이트를 구축 중입니다. 나는 개인화를 구현하고 싶다. 이를 달성하기 위해 클릭 스트림 분석이 개선 될 것이라고 들었습니다. 데이터로, 로그인 한 사용자 ID, 일별 클릭 시간, 클릭 된 항목의 가격을 수집 할 계획입니다. 성별, 위치와 같은 사용자의 개인 정보가 사용됩니다. 추천 시스템에 대한 많은 기사와 자습서를 읽었습니

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Apache Spark에서 실시간 추천 시스템을 구축하려면 어떻게해야합니까?

저는 지금까지 데이터 세트로 csv 파일을 기반으로 모든 것을 빌드하고 배포하는 몇 가지 추천 엔진을 찾을 수 있습니다. 따라서 약 1MB의 데이터와 하루에 약 3700 명의 사용자가있는 경우 좋습니다. 필자의 경우 회사는 약 1 M의 활성 항목, 일일 약 4000 명의 활성 사용자 (평균) 및 주당 평균 약 4.5 M 페이지 방문 (평균)이 있습니다. 기

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스파크 항목 유사성 해석 (간 유사성과 유사)

나는이 문서의 단계를 수행하여 코끼리 조련사를 통해 스파크 항목 유사성을 사용하고 : https://mahout.apache.org/users/algorithms/intro-cooccurrence-spark.html 내 데이터를 정리 할 수 있었다, 설치 로컬 전용 스파크/하프 노드와 그 모든 것. 이제 제 질문은 매트릭스의 해석에 더 의존합니다. 제한

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PySpark에서 스파 스 매트릭스를 만드는 방법은 무엇입니까?

나는 Spark를 처음 사용합니다. 나는 권장 엔진을 위해 특별히 사용자 매트릭스 id-item 행렬을 희소 행렬로 만들고 싶다. 나는 파이썬에서 이것을 어떻게 할 것인지를 안다. 어떻게하면 PySpark에서 이것을 할 수 있습니까? 여기 내가 행렬에서 어떻게 했을까? 이제 테이블이 이렇게 생겼습니다. 그와 마찬가지로 Session ID| Item ID |

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추천 시스템의 온라인 실험에서 중복 권장 사항을 처리하는 방법

추천 시스템의 여러 전략을 비교하기 위해 온라인 사용자 실험을 실행하려고합니다. 18 가지 전략을 비교하고 각 전략은 5 가지 권장 사항을 산출하므로 대상에게 총 90 건의 추천을 평가하도록 요청해야합니다. 그러나 전략은 중복 추천을 만듭니다 (즉, 몇 가지 권장 사항은 여러 전략에 표시됨). (i) 현재 디자인에서 각 페이지는 하나의 전략으로 5 가지 권

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OrientDB에서 가장 많이 사용하는 공유 꼭지점 찾기

현재 OrientDB (2.1.16)를 유사성 권장 사항 작성을위한 가능한 솔루션으로 평가하고 있습니다. 이를 위해, 나는 다음과 같은 수행 초기 쿼리를 작성 도움을 싶지만 : Vertex:Maker -(Edge:Produced)-> Vertex:Item -(Edge:TaggedBy)-> Vertex:Tag 내가 특정 항목 (V1)을 선택하고 다시 주문

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평판 시스템 : 가중치 포인트와 가중치 포인트?

하나의 작은 평판 시스템을 개발 중이며 한 가지 문제가 있습니다. 예를 들어, 4 가지 유형의 사용자가있는 그림 용 웹 사이트를 만들고 싶습니다. 전화 : 아마추어, 좋은, 아주 좋은, 전문. 각 사용자는 사진을 업로드 할 수 있으며 다른 사용자가이 사진을 평가할 수 있습니다. 사용자가 특정 수의 포인트에 도달하면 그는 다음 레벨로 이동합니다. (예 : 아