問題タブ [recommender-systems]

ではLightFM、たとえば、評価メソッドにはデフォルト値precision_at_kのパラメータがあります。どのような場合に私はそれを作りますか?preserve_rowsFalseTrue

こんにちは、私はこの分野では新鮮です。推奨アルゴリズムの精度の方法について混乱しています。私が知っているように、ユーザー アイテムの評価マトリックスはまばらです。アルゴリズムを使用して欠損値と RMSE や MAE などのモデルを予測できることはわかっていますが、精度を計算するにはどうすればよいですか?

一部のアイテムについては、実際の評価がわかりません。0だと誤差が大きくなりますよね？

手伝ってくれてありがとう！

私は Graphlab の item_similarity_recommender を使用していますが、predict() 関数は、評価が 1 から 5 の間であっても、ほとんどの予測項目にゼロを割り当てていることに気付きました。もちろん、これは非常に高い RMSE を持つことになります。

item_similarity_recommender は KNN に基づいているため、予測される評価は 1 ～ 5 になるはずです。なぜこれが起こっているのか誰にも説明できますか??

コードは単純に次のとおりです。