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私はmahoutの初心者です。私の目的は、ユーザーが購入したバイナリデータに関する推奨事項を作成することです。そこで、1〜3の評価を0および4〜5の評価として想定して、映画のレンズデータの上位Nの推奨事項を計算する際にアイテムとアイテムの類似性モデルを適用しました。 1.次に、テストデータの評価を使用して推奨事項を評価しようとしましたが、テストデータの上位20の推奨事項と上位の評価項目に一致するものはほとんどなく、ほとんどのユーザーに一致しませんでした。

それで、私の推奨は本質的に完全に悪いですか、それとも私の推奨を評価するために別の手段をとる必要がありますか？

私を助けてください ！前もって感謝します。

プラネイ、2年生、UG学生。

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メーリングリストであなたの質問に答えたと思います。

すべての値のすべての評価を1にマップします。実際には、これはおそらくより「正確」です。

適合率再現率テストを使用していますか？それらは、評価なしで推奨事項を評価するために実行できる唯一のことですが、それほど有益ではありません。つまり、既知のアイテムを推奨するかどうかをテストしていますが、必ずしも適切な推奨を行っているかどうかをテストするわけではありません。それはより良いものを推薦し、信用を得ていない可能性があります。

于 2010-06-15T18:06:24.240 に答える