問題タブ [recommender-systems]

質問する

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

245 問題
Newest
Active
Bountied
318
Unanswered
0 投票する
0 に答える
180 参照

python - Python: Surprise、以前の scikit-surprise、および Pandas のインポートが遅い

Surprise と Pandas Dataframe を使用してレコメンデーション システムのプロトタイプを作成しました。また、いくつかのパラメーター (ユーザー ID、レコメンデーションのタイプなど) を受け取るコマンドライン ツールも作成しました。主な問題は、Pandas と Surprise のインポートに時間がかかりすぎて、スクリプトを実行する必要があることです。 1秒以内に。コードは既に最適化されており、いくつかのキャッシュ機能も追加しました。インポート時間を最適化する方法、または少し高速化する方法はありますか?

0 投票する
2 に答える
639 参照

c# - asp.net mvc のモデルの推奨システム

ユーザーの購入履歴に基づいてアルバムを推奨するアプリケーションの推奨システムを探しています。協調フィルタリング (ユーザー/アイテム/モデル/ベース、ハイブリッド) のようなシステム/アルゴリズムを見つけました。私のアプリケーションに最適なのはどれですか? または、より良い解決策を教えていただけますか？

0 投票する
0 に答える
75 参照

python - 偽のプロファイルを検出する際の平均合意からの評価偏差が受け入れられる場合は?

まず、攻撃ファイルを作成します ( https://grouplens.org/datasets/movielensの ua.base ファイルに基づいて)。その構造は次のようになります。

  • ユーザーは1 から 893までの ID を持ち、そのデータはオリジナルです。
  • ユーザーの ID が893 から 943 (50 ユーザー) の場合、それを攻撃プロファイルに変更します(モーダルは Love/Hate 攻撃モーダルです)。アイテム ID 19 の評価は 1 (最小値) で、50 個のアイテムがランダムに選択されて5になります。評価値 (最大値)の最後の部分は空です。

各プロファイルの RDMA を計算する関数を作成しました。

また、いくつかの文書を読みました ( https://dslab.epfl.ch/people/zamfir/widm2005.pdf、またはhttp://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.329.4891&rep= rep1&type=pdf )、RDMA は偽のプロファイルの検出に使用されると述べています。

しかし、問題は、いつ 1 つの RDMA が受け入れられるか、1 つの RDMA が受け入れられないかがわからないことです。コーディングを決定するためのバウンドが明確にわかりません。

私はこれが初めてです。私が作った場合、不便で申し訳ありません。

0 投票する
1 に答える
1155 参照

python - レコメンダーシステムのサプライズパッケージで、特定のユーザーにおすすめの映画を印刷する方法は?

SVD などの多くのアルゴリズムでは、すぐに使用できる組み込み関数は次のとおりです。

  1. predictions = algo.fit(trainset).test(testset) -- これは、テスト セットの予測された評価スコアを出力します (つまり、ユーザーが既に評価を与えている映画の場合)。

  2. predictions = algo.predict(uid, iid) -- uid の iid の評価スコアを予測します

ただし、ユーザーに推奨される映画を印刷するにはどうすればよいですかtop N(このユーザーはまだ一部の映画を見ていない/評価を与えていません)。私は試しました："algo.fit(trainset).test(data)"しかし、それは私にエラーを与えますか？

KNN をサプライズで使用してユーザーを印刷しようとしましk nearest neighborsた。サプライズ パッケージの例では、u.item ファイルがありますが、自分のデータ (uid、iid、および評価を持つ 1 つのテーブル) を使用する場合は、どのようにすればよいですか?"raw id"ユーザーとアイテムのを計算できますか?


12345678910