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R で Recommenderlab を使用して、新しいユーザーにクラフト ビールの提案を提供するレコメンデーション システムを構築しています。

ただし、モデルを実行すると、トレーニング データセットの大部分でユーザーごとに同じ予測を受け取るか、出力として「character(0)」を受け取ります。各ユーザーに関連付けられていて、重複していない予測を受け取るにはどうすればよいですか?

私が使用しているデータセットはこちらにあります: https://www.kaggle.com/rdoume/beerreviews/version/1

データ フレームを直接マトリックスに変換してから、realRatingMatrix に変換しようとしました。

推奨事項を受け取るには、データ フレームをマトリックスに変換する前に、data.table ライブラリの 'dcast' 関数を使用する必要があります。

また、マトリックスから最初の列を削除して、ユーザー ID を削除しようとしました。

注意すべきことの 1 つは、データがサンプリングされるときに、「レビュー担当者」が空白である行がいくつかある可能性があることですが、評価とビール ID はそこにあります。

上記のコードは次のようになります。

データ フレームをマトリックスに変換してから、最初にテーブルにキャストせずに realRatingMatrix に変換すると、次のようなユーザーの推奨事項が得られます。

最初に 'dcast' 関数を使用してから、データ フレームをマトリックスに変換し、最初の列を削除してから、realRatingMatrix に変換すると、ほぼすべてのユーザーに対して同じ予測が返されます。

どんな助けでも大歓迎です。

次のコードでデータセットを作成しています:

そして、次の方法で列車モデルを生成します。

次に、cosine_similarityメソッドを使用sklearnして類似性を取得します。

しかし、similarities.shapeそのリターンを印刷するとき：

私には5人のユーザーがいて、それは (5,5) でなければならないと思いますが、間違っていますか? このマトリックスのようなもの：

ユーザーとそのスコアをユーザーに推奨するにはどうすればよいですか? ありがとう

私の LightFM バージョンは: 1.15

そして、私はpython 3.6を使用しています