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Facebook ユーザーをベクトルとして表す方法を見つけようとしています。ユーザーのさまざまな属性/パラメーターを 1 つの大きなベクトルに積み重ねることにしました (つまり、年齢はサイズ 100 のベクトルです。ここで、100 は最大年齢です。たとえば、50 としましょう。最初の 50 の値です)。ベクトルは温度計のように 1 になります)。Facebookの関心をベクトルとして表す方法もわかりません。それらは単語のコレクションであり、すべての単語を表すスペースは巨大です。単語の袋のようなモデルに行くことはできません。似たような。誰も私がどのように進めるべきか知っていますか? 私はまだこれに慣れていないので、参考にしていただければ幸いです。

この質問に反対票を投じたい場合は、言い回しと文脈を改善できるように、何が問題なのか教えてください。

ありがとう

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「正しい」アプローチは、学習アルゴリズムが何であるか、および決定の問題が何であるかによって異なります。

ただし、多くの場合、年齢は 100 個の指標機能ではなく、1 つの数値機能として表す方が適切です。そうすれば、学習アルゴリズムはこれらの 100 の機能間の関係を学習する必要がなくなり (組み込み済み)、問題の次元が 99 少なくなり、すべてが改善されます。

関心をモデル化するには、非常に高次元のバッグ オブ ワード モデルから始めて、さまざまなオプションの 1 つを使用して次元を減らします。

于 2012-04-20T18:23:59.423 に答える