問題タブ [content-based-retrieval]

LDA (Latent Dirichlet Allocation) トピック モデリングを使用したコンテンツ ベースの画像検索に取り組んでいます。同じためにPythonを使用したいと思います。画像データセットの LDA 用の Python でライブラリ/パッケージを見つけることができません。このパッケージは、テキスト コーパスに対してのみ機能するようです。画像コーパス用の Python のパッケージを提案するか、画像の LDA を実行するために必要な手順を簡単にリストしてください。

私はここではかなり新しいので、この質問を読む時間をとってくれるすべての人に前もって感謝しています。

ドキュメントの正規化されたベクトルを生成するために tf-idf を使用して推奨システムを構築しています。ユーザーとドキュメントとのやり取り (好き、嫌い、時間を費やしているなど) に基づいて、ドキュメント自体と同じ構造に従うユーザー プロファイルを生成したいと考えています。

「製品」側のレコメンダー システムとコンテンツ ベースのフィルタリングに関する文献はたくさんありますが、ユーザーの好み自体の構造化についてはほとんど書かれていません。私は正確に「解決策」を求めているわけではありませんが、正しい方向 (または単に方向) を示してください。自分で何かを解決するかもしれませんが、すでに十分に開発されたソリューションがある場合は、車輪を再発明する必要はありません.

どうもありがとうございました！ダニエル

私は基本的なCB rec sysで作業しており、すでに次の手順を実行しています。

--アイテムごとに TF-IDF ベクトルを作成します。--各ユーザーが与えた評価に従って、ユーザー プロファイルを取得します。

その後、ユーザープロファイルとアイテムの特徴ベクトルの間の類似性を取得して、推奨またはランキングを取得できるようです。ただし、さまざまなアルゴリズム間で RMSE の観点から結果を比較する必要があるため、評価の予測を計算する必要があります。この場合、誤差を計算できるように値 (1 から 5) が必要です。使用するのに最適な式は何ですか?