問題のランク付けを学習するために lenskit フレームワークを使用しています。誰も報告したことがないという問題があります。
アイテム全体で FunkSVD と人気ベースラインのパフォーマンスを比較すると、人気ベースラインは FunkSVD を大幅に上回っています。人気商品ほど評価が高いからだと思いますが、人気商品が好きというわけではありません。
評価候補を人気のN個に限定しました。その結果、アルゴリズムが間違いを犯す機会が減るため、FunkSVD のパフォーマンスが向上しました。FunkSVD は人気を上回りました。しかし、今私は別の問題を抱えています。ランダムなベースラインは、FunkSVD と人気の両方を打ち負かします! 間違いを犯す可能性が非常に低いからだと思いますが、私は納得しています。FunkSVD のパフォーマンスを人気やランダムよりも優れたものにする方法はありますか? 私は何か間違ったことをしていますか？フレームワークに問題がありますか？誰もこの問題に遭遇しましたか?