4

私は、評価予測のために MovieLens/Netflix タイプのデータ セットを使用して SVD の使用を開始する方法を正確に理解するのに苦労しています。Python/Java の単純なサンプル、または関連するプロセスの基本的な擬似コードをいただければ幸いです。全体的な概念を要約した論文や投稿が多数ありますが、提案されたライブラリをいくつか使用しても、実装を開始する方法がわかりません。

私の知る限り、初期データセットを次のように変換する必要があります。

初期データセット:

    user    movie   rating
    1       43      3
    1       57      2
    2       219     4

次のようにピボットする必要があります。

user        1   2
movie   43  3   0
        57  2   0
        219 0   4

この時点で、利用可能なライブラリによって提供されるように、このマトリックスを SVD アルゴリズムに挿入し、(何らかの方法で) 結果を抽出するだけでよいのでしょうか?

私が読んだいくつかの情報：

http://www.netflixprize.com/community/viewtopic.php?id=1043
http://sifter.org/~simon/journal/20061211.html
http://www.slideshare.net/NYCPredictiveAnalytics/building-a -recommendation-engine-an-example-of-a-product-recommendation-engine
http://www.slideshare.net/bmabey/svd-and-the-netflix-dataset-presentation
.. および他の多くの論文

一部のライブラリ:
LingPipe(java)
Jama(java)
Pyrsvd(python)

特に基本的なデータセットについては、どんなヒントでも大歓迎です。どうもありがとう、オリ

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2 に答える 2

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Apache Mahout のSVDRecommenderを参照してください。入力形式に関する質問は、使用しているライブラリまたはコードによって異なります。基準は一つではありません。あるレベルでは、はい、コードは内部である種のマトリックスを構築します。Mahout の場合、すべてのレコメンダーの入力は、ファイルとして提供される場合、次のような行を含む CSV ファイルですuserID,itemID,rating。

于 2011-03-15T09:31:56.310 に答える
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データセット： http ：//www.grouplens.org/node/73

SVD：SVDSAGEの実行方法がわからない場合は、それを実行してみませんか？Wolfram alphaまたはhttp://www.bluebit.gr/matrix-calculator/は、マトリックスを分解します。または、ウィキペディアにあります。

于 2011-03-14T04:14:17.427 に答える