Запитання з тегом «recommender-system»

Я дізнаюся про матричну факторизацію для систем рекомендацій, і я бачу, що термін latent featuresзустрічається занадто часто, але я не в змозі зрозуміти, що це означає. Я знаю, що таке особливість, але я не розумію ідеї прихованих рис. Чи можете ви поясніть це? Або принаймні вказати мені на папір / …

24 machine-learning  data-mining  recommender-system 

Під час створення рейтингу, скажімо, для пошукової системи чи системи рекомендацій, чи дійсно покладатися на частоту натискань, щоб визначити релевантність запису?

17 recommender-system  information-retrieval 

Я намагаюся побудувати систему рекомендацій за допомогою спільної фільтрації. У мене є звичайна [user, movie, rating]інформація. Я хотів би включити додаткову функцію, наприклад "мова" або "тривалість фільму". Я не впевнений, які методики я міг би використати для такої проблеми. Пропонуйте, будь ласка, посилання або пакети в python / R.

17 python  r  recommender-system 

Мені хотілося б знати, чим саме рекомендації Mahout, що базуються на користувача та на основі предметів, відрізняються один від одного. Це визначає це На основі користувачів : рекомендуйте елементи, знайшовши подібних користувачів. Це часто важче масштабувати через динамічний характер користувачів. На основі предметів: обчисліть схожість між елементами та дайте рекомендації. …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

Є цей побічний проект, над яким я працюю, де мені потрібно структурувати рішення наступної проблеми. У мене дві групи людей (клієнти). Група Aмає намір придбати, а група Bмає намір продати визначений товар X. У продукту є низка атрибутів x_i, і моя мета - полегшити транзакцію між ними Aта Bшляхом їх …

12 bigdata  text-mining  recommender-system 

Чи є якісь правила (чи фактичні правила), що стосуються мінімальної, максимальної та "розумної" кількості комірок LSTM, які я повинен використовувати? Зокрема, я стосуюсь BasicLSTMCell від TensorFlow та num_unitsвласності. Будь ласка, припустіть, що у мене проблема класифікації, визначена: t - number of time steps n - length of input vector in …

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 прототипую додаток, і мені потрібна мовна модель, щоб обчислити здивування в деяких створених пропозиціях. Чи є якась навчена мовна модель в python, яку я можу легко використовувати? Щось на кшталт простого model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') …

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 

Чи може хто-небудь пояснити, як польові машини факторизації (FFM) порівнюють зі стандартними машинами для факторизації (FM)? Стандарт: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "Польові програми": http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

11 machine-learning  recommender-system 

Закрито . Це питання має бути більш зосередженим . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно зосередило увагу на одній проблемі, лише відредагувавши цю публікацію . Закрито 5 років тому . Здається, що більшість мов мають деяку кількість бібліотек наукових обчислень. Python має Scipy Rust …

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 

Питання Як я можу передбачити рейтинг нового користувача в моделі ALS, що навчається в Spark? (Нове = не бачилося під час тренувань) Проблема Я переглядаю офіційний підручник Spark ALS тут: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html Я в змозі створити хороший рекомендатор з гідним MSE, але я намагаюся ввести нові дані в модель. Підручник змінює …

10 apache-spark  recommender-system  pyspark 

Система рекомендацій веде журнал того, які рекомендації були зроблені конкретному користувачеві та чи приймає він рекомендацію. Це як user_id item_id result 1 4 1 1 7 -1 5 19 1 5 80 1 де 1 означає, що користувач прийняв рекомендацію, а -1 означає, що користувач не відповів на рекомендацію. Питання: …

10 recommender-system 

Я хочу додати рекомендаційну функцію до системи управління документами . Це сервер, на якому зберігається більшість документів компанії. Співробітники переглядають веб-інтерфейс і натискають, щоб завантажити (або прочитати в Інтернеті) потрібні документи. Кожен працівник має лише доступ до підмножини всіх документів: Моя мета : рекомендувати працівникові документи, які нещодавно відкрили їхні …

9 machine-learning  recommender-system 

Я хотів би перевірити новий алгоритм спільної фільтрації . Типовим випадком використання є рекомендувати фільми на основі уподобань користувачів, схожих на конкретного користувача. Назвіть декілька загальних наборів даних, які дослідники часто використовують для тестування своїх алгоритмів? Я знаю, що в Computer Vision люди часто використовують MNIST або CIFAR, але я …

9 dataset  recommender-system 

Для нашого підсумкового курсового проекту з наукових даних ми запропонували наступне: Надайте набір даних обзорів Amazon , ми плануємо розробити алгоритм (орієнтований приблизно на персоналізований PageRank), який визначає стратегічну позицію для розміщення реклами на Amazon. Наприклад, на Amazon є мільйони продуктів. І набір даних дає вам уявлення про те, з …

9 machine-learning  data-mining  dataset  recommender-system