私は魔法使いを学ぶ初心者です。
mahoutには5人の推薦者がいることがわかりました。ユーザーベース、アイテムベース、...
私が使用したデータセットはmovielens 100Kです
ユーザーベースの映画レコメンデーションとは少し異なる映画レコメンデーションを実装することを考えています。つまり、ユーザー ID を入力として 1 人のユーザーのみに映画を推薦する代わりに、ユーザーの人口統計情報 (年齢層、性別、職業、郵便番号など) を取得したいと考えています。
しかし、問題は、独自のユーザー類似度メソッドを作成する方法 (元のメソッドは 2 つの long 型のユーザー ID をパラメーターとして使用する方法) と、u.user ファイルと u.data ファイルを組み合わせる方法です。
私は今あなたの質問を理解しています。最も簡単な方法は、照会している人口統計特性を持つダミー ユーザーを一時的に作成し、そのダミー ユーザーに推奨することだと思います。
はい、UserSimilarity人口統計データの上に必要な類似性ルールを実装する を作成する必要があります。
別の解決策があるかもしれません。
u.user ファイルと入力 (性別、年齢層など) を処理するために、独自の Rescorer を実装します。各情報が等しい場合は、対応するユーザー ID を FastIDSet に入れます。
次に、rescore メソッドで、現在のユーザー ID が FastIDSet に含まれているかどうかを確認し、含まれている場合はスコアを増やします。
私自身の Recommender では、PlusAnoymousUserDataModel を使用して一時 ID を取得し、メソッド recommen(id, howMany, rescorer) を呼び出します。
しかし、別のデータセット ファイルを試したところ、推奨される項目が 0 になりました。
PlusAnoymousUserDataModel の正しい使い方ではないかと考えています。