1

レコメンデーション システムで行列因子分解 (潜在因子モデル) のいくつかの論文を読みましたが、アルゴリズムを実装できます。MovieLens データセットで論文が述べているように、同様の RMSE 結果を得ることができます。

しかし、予測評価の順位でユーザー毎に上位K(例えばK=10)のおすすめ動画リストを生成してみると、全ユーザーの中で評価が高いと思われる動画は、同じ。

それが機能するだけですか、それとも何か問題がありますか？

4

1 に答える 1

0

これは、推奨事項の既知の問題です。

それは「ハリーポッター」効果と呼ばれることもあります-（ほとんど）誰もがハリーポッターが好きです。したがって、ほとんどの自動化された手順では、一般的に人気のあるアイテムを見つけて、ユーザーに推奨します。

非常に人気のあるアイテムを除外するか、予測された評価に、アイテムの世界的な人気が高いほど低い係数を掛けることができます。

于 2012-12-07T10:30:27.693 に答える