machine-learning - svd類似アイテムを評価する方法は？

Question

ユーザーにアイテムを推奨するようなタスクの場合、データセットをトレーニングデータセットとテストデータセットの2つに分割し、平均絶対誤差を使用して結果を評価できます。ただし、アイテムの類似アイテムを見つける必要がある場合、結果を評価する方法がわかりません。たとえば、

入力：

    userid、itemid、score
    1、123、5
    2、222、1
    ...。

svd.similar(123)

出力は多分：（222,0.98）、（121,0.78）... svdから見つかった同様のアイテムが良いかどうかわかりません、結果を評価する方法は？

Answer 1

最初に類似度関数（距離関数）を定義することをお勧めします。たとえば、コサイン距離/ユークリッド距離です。次に、類似性を判断して比較できます。