問題タブ [myrrix]

協調フィルタリングのニーズに合わせて Myrrix を評価するためのチュートリアルに従おうとしています: http://myrrix.com/quick-start/

私の Windows 7 ラップトップでは、スタンドアロンの Java バイナリを実行できます。ポート 80 で Web インターフェイスをロードできます。ただし、サンプルの audioscrobber データを取り込もうとすると、次のメッセージが表示されます。

コマンドラインに「--localInputDir」ディレクティブを追加するだけで問題が解決することを望んでいました。ただし、これは Tomcat サーバーがアップロードしようとしている場所とは無関係のようです。

トレーニング用のサンプル データを正常に取り込めるようにスタンドアロン バイナリを変更するにはどうすればよいですか?

Myrrix が User > Item ベースの協調フィルタリング スタイルをサポートしていることを理解しています。しかし、カスタムの類似性アルゴリズムを使用して、アイテムのコンテンツ ベースのレコメンデーションもサポートする必要があります。したがって、ユーザーがアイテム X を選択すると、評価に関係なく、n 個の類似アイテムも表示されます。

そのアルゴリズムは、固有の特性と属性に基づいてアイテムを比較します。そのアルゴリズムを Java で簡単に提供できますが、これは Myrrix でサポートされていますか?

Myrrix では、特定のユーザーに対して推奨クエリを実行することと、そのユーザーを匿名として扱い、そのユーザーのアイテムをフィードすることによって recommendToAnonymous クエリを実行することの違い (主にパフォーマンス - 所要時間、メモリの観点から) は何ですか?それらを取得するためのキャッシュとベルを備えた巨大な最適化された MySQL データベース)を recommendToAnonymous に追加します。

余分な DB 呼び出しを無視して、後者で重大なパフォーマンスの低下はありますか?

Myrrix のドキュメントを読んだ後、次のようなフラグを設定する方法を知りたいです。

.war ファイルとしてデプロイする場合。--Tomcat の起動時にこれらのフラグを設定する方法を教えてください。

audioscrobbler のサンプル データ セットで問題ありません。合計 75,000 ユーザー、50,000 アイテムです。しかし、私は道の始まりにいるので、私のものは小さすぎます。そのため、Myrrix で使用される最小のデータ セットを教えていただければ幸いです。それを尋ねる理由は警告です：

情報: 収束 2013 年 8 月 14 日 10:15:41 PM net.myrrix.online.generation.DelegateGenerationManager$RefreshCallable runFactorization 情報: 因数分解が完了 2013 年 8 月 14 日 10:15:41 PM net.myrrix.online.generation.Generation recomputeSolver 警告: X'*X または Y'*Y は小さい inf ノルム (0.9254986853162671) です。model.als.lambda を減らしてみてください 2013 年 8 月 14 日 10:15:41 PM net.myrrix.online.generation.DelegateGenerationManager$RefreshCallable の呼び出し さらなるデータを待っています

助けてくれるすべての人に感謝します

入力データに重複したレコードがある場合、Myrrix がどのように処理するかを特定するのを手伝ってくれる人はいますか? 暗黙的なフィードバック データと明示的なフィードバック データの場合、どのような結果になるでしょうか? 明示的なフィードバックの重複レコードの評価が異なる場合はどうなりますか?

Myrrix は長い userId と itemId のみを処理に取り込み、文字列などのアイテムを持つファイルの初期マッパーを強制的に生成します。たとえば、次のようなファイル：

(アリス,冷蔵庫) (ボブ,冷蔵庫)

次のように変更する必要があります。

<1,1> <2,1>.

ファイルが大きい場合、このマッピングには多くの時間がかかります。また、後でデータ ポイントを追加する必要がある場合にも問題が発生します。このプロセスを高速化するための提案はありますか?

Myrrix に対して次の入力があります。

ユーザー 11 に推奨するアイテムを探しています。アイテム 333 が最初に推奨されると予想されます (ユーザー 13 とアイテム 104、105、106 の重みが高いため)。

Myrrix からの推奨結果は次のとおりです。

アイテム 222 は強度 0.047 で推奨されていますが、アイテム 333 には強度 0.033 しか与えられていないことに注意してください --- 予想される結果とは逆です。

また、強度の差がもっと大きくなると予想していました (1000 と 1 は非常に異なるため) が、順序が期待したものではない場合は明らかに意味がありません。

これらの結果をどのように解釈すればよいですか? また、重みパラメーターについてどのように考えるべきですか? 私たちは厳しい締め切りの下で大規模なクライアントと協力しており、何かアドバイスをいただければ幸いです.