Вопросы с тегом «recommender-system»

Я изучаю матричную факторизацию для рекомендательных систем и вижу, что этот термин latent featuresвстречается слишком часто, но я не могу понять, что он означает. Я знаю, что такое функция, но я не понимаю идею скрытых функций. Не могли бы вы объяснить это? Или, по крайней мере, указать мне бумагу / …

24 machine-learning  data-mining  recommender-system 

При построении рейтинга, скажем, для поисковой системы или системы рекомендаций, допустимо ли полагаться на частоту кликов для определения релевантности записи?

17 recommender-system  information-retrieval 

Я пытаюсь построить систему рекомендаций, используя совместную фильтрацию. У меня есть обычная [user, movie, rating]информация. Я хотел бы включить дополнительную функцию, такую ​​как «язык» или «продолжительность фильма». Я не уверен, какие методы я мог бы использовать для такой проблемы. Пожалуйста, предложите ссылки или пакеты в Python / R.

16 python  r  recommender-system 

Я хотел бы знать, насколько точно рекомендации пользователей и продуктов отличаются друг от друга. Это определяет, что На основе пользователя : Рекомендовать элементы путем поиска похожих пользователей. Это часто сложнее масштабировать из-за динамического характера пользователей. На основе предметов: Рассчитать сходство между предметами и дать рекомендации. Элементы обычно не сильно меняются, …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

Есть этот побочный проект, над которым я работаю, где мне нужно структурировать решение следующей проблемы. У меня есть две группы людей (клиентов). Группа Aнамеревается купить, и группа Bнамеревается продать определенный продукт X. Продукт имеет ряд атрибутов x_i, и моя цель состоит в том, чтобы облегчить транзакцию между Aи Bпутем сопоставления …

12 bigdata  text-mining  recommender-system 

Существуют ли какие-либо практические правила (или фактические правила), касающиеся минимального, максимального и «разумного» количества ячеек LSTM, которые я должен использовать? В частности, я имею в виду BasicLSTMCell из TensorFlow и num_unitsсвойства. Пожалуйста, предположите, что у меня есть проблема классификации, определяемая как: t - number of time steps n - length …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Я создаю прототип приложения и мне нужна языковая модель для вычисления недоумения в некоторых сгенерированных предложениях. Есть ли в Python обученная языковая модель, которую я могу легко использовать? Что-то простое, как model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Кто-нибудь может объяснить, как машины факторизации с учетом специфики поля (FFM) сравниваются со стандартными машинами факторизации (FM)? Стандарт: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf «Полевая информация»: http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

11 machine-learning  recommender-system 

Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . Похоже, что большинство языков имеют некоторое количество доступных библиотек научных вычислений. …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Вопрос Как я могу предсказать рейтинг нового пользователя в модели ALS, обученной в Spark? (Новое = не видно во время тренировки) Проблема Я следую официальному учебнику Spark ALS здесь: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html Я могу построить хороший рекомендатель с приличным MSE, но я борюсь с тем, как вводить новые данные в модель. Учебник …

10 apache-spark  recommender-system  pyspark 

Я хочу добавить функцию рекомендации в систему управления документами . Это сервер, на котором хранится большинство документов компании. Сотрудники просматривают веб-интерфейс и нажимают, чтобы загрузить (или прочитать в Интернете) нужные документы. Каждый сотрудник имеет доступ только к подмножеству всех документов: Моя цель : рекомендовать сотруднику документы, недавно открытые их товарищами …

9 machine-learning  recommender-system 

Я хотел бы протестировать новый алгоритм совместной фильтрации . Типичный вариант использования - рекомендовать фильмы на основе предпочтений пользователей, похожих на конкретного пользователя. Какие наборы эталонных данных часто используют исследователи для проверки своих алгоритмов? Я знаю, что в Computer Vision люди часто используют MNIST или CIFAR, но я не нашел …

9 dataset  recommender-system 

Для нашего окончательного курсового проекта в Data Science мы предложили следующее: Предоставляя набор данных Amazon Reviews , мы планируем разработать алгоритм (который примерно основан на персонализированном PageRank), который определяет стратегическую позицию для размещения рекламы на Amazon. Например, на Amazon есть миллионы продуктов. И набор данных дает вам представление о том, …

9 machine-learning  data-mining  dataset  recommender-system 

Система рекомендаций ведет учет того, какие рекомендации были сделаны конкретному пользователю и принимает ли этот пользователь рекомендацию. Это как user_id item_id result 1 4 1 1 7 -1 5 19 1 5 80 1 где 1 означает, что пользователь принял рекомендацию, а -1 означает, что пользователь не ответил на рекомендацию. …

9 recommender-system