«recommender-system» 태그된 질문

추천 시스템의 행렬 분해에 대해 배우고 있는데 용어가 latent features너무 자주 발생하지만 그 의미를 이해할 수 없습니다. 기능이 무엇인지 알고 있지만 잠재적 기능에 대한 아이디어를 이해하지 못합니다. 설명해 주시겠습니까? 아니면 적어도 내가 읽을 수있는 종이 / 장소를 가리켜 주시겠습니까?

24 machine-learning  data-mining  recommender-system 

검색 엔진 또는 추천 시스템과 같은 순위를 작성하는 동안 클릭 빈도를 사용하여 항목의 관련성을 확인하는 것이 유효합니까?

17 recommender-system  information-retrieval 

공동 필터링을 사용하여 추천 시스템을 구축하려고합니다. 평소 [user, movie, rating]정보가 있습니다. '언어'또는 '영화의 듀레이션'과 같은 추가 기능을 통합하고 싶습니다. 그러한 문제에 어떤 기술을 사용할 수 있는지 잘 모르겠습니다. python / R로 참조 또는 패키지를 제안하십시오.

17 python  r  recommender-system 

사용자 기반과 항목 기반 권장 사항이 정확히 어떻게 다른지 알고 싶습니다. 그것은 정의 사용자 기반 : 유사한 사용자를 찾아 항목을 추천합니다. 사용자의 동적 특성으로 인해 확장이 어려운 경우가 많습니다. 아이템 기반 : 아이템 간의 유사성을 계산하고 추천합니다. 일반적으로 항목은 많이 변경되지 않으므로 오프라인으로 계산할 수 있습니다. 그러나 두 가지 종류의 …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

다음 문제에 대한 솔루션을 구조화 해야하는이 측면 프로젝트가 있습니다. 나는 두 그룹의 사람들 (고객)이 있습니다. 그룹 A은 B결정된 제품 을 사고, 그룹 은 판매하려고합니다 X. 이 제품은 속성의 시리즈를 가지고 x_i, 내 목표는 사이의 거래 촉진하는 것이다 A하고 B자신의 환경 설정을 일치하여입니다. 주요 아이디어는 제품이 그의 요구에 더 잘 맞는 …

12 bigdata  text-mining  recommender-system 

사용해야하는 최소, 최대 및 "합리적인"양의 LSTM 셀과 관련된 경험 법칙 (또는 실제 규칙)이 있습니까? 특히 TensorFlow 및 속성의 BasicLSTMCell 과 관련이 num_units있습니다. 분류 문제가 다음과 같이 정의되었다고 가정하십시오. t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector …

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 

응용 프로그램을 프로토 타이핑하고 있으며 생성 된 일부 문장의 난이도를 계산하려면 언어 모델이 필요합니다. 파이썬에서 쉽게 사용할 수있는 훈련 된 언어 모델이 있습니까? 간단한 것 model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 일부 프레임 워크를 …

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 

FMA (Field-Aware Factorization Machine)와 표준 FM (FM)이 어떻게 비교되는지 설명 할 수 있습니까? 표준 : http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "현장 인식": http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

11 machine-learning  recommender-system 

폐쇄되었습니다 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 오년 전에 . 대부분의 언어에는 몇 가지 과학 컴퓨팅 라이브러리가 있습니다. 파이썬은 Scipy Rust 있다 SciRust C++이 등 여러 가지 ViennaCL와Armadillo …

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 

질문 Spark 교육을받은 ALS 모델에서 신규 사용자의 등급을 어떻게 예측합니까? (신규 = 훈련 시간 동안 보이지 않음) 문제 공식 Spark ALS 튜토리얼을 따르고 있습니다. http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html 괜찮은 MSE로 좋은 추천자를 만들 수는 있지만 모델에 새 데이터를 입력하는 방법에 어려움을 겪고 있습니다. 튜토리얼은 교육 전에 첫 번째 사용자의 등급을 변경하지만 이것은 실제로 …

10 apache-spark  recommender-system  pyspark 

문서 관리 시스템에 추천 기능을 추가하고 싶습니다 . 대부분의 회사 문서가 저장되는 서버입니다. 직원은 웹 인터페이스를 탐색하고 클릭하여 원하는 문서를 다운로드하거나 온라인으로 읽습니다. 각 직원은 모든 문서의 하위 집합에만 액세스 할 수 있습니다. 내 목표 : 팀원이 최근에 열어 본 문서 나 방금 연 문서의 부속물로 사용되는 스프레드 시트 또는 …

9 machine-learning  recommender-system 

협업 필터링을 위한 새로운 알고리즘을 테스트하고 싶습니다 . 일반적인 사용 사례는 특정 사용자와 유사한 사용자의 환경 설정을 기반으로 영화를 추천하는 것입니다. 연구원들이 알고리즘을 테스트하기 위해 자주 사용하는 일반적인 벤치 마크 데이터 세트는 무엇입니까? Computer Vision 내에서 사람들은 종종 MNIST 또는 CIFAR을 사용하지만 협업 필터링을위한 유사한 데이터 세트를 찾지 못했습니다.

9 dataset  recommender-system 

데이터 과학의 최종 과정 프로젝트를 위해 다음을 제안했습니다. Amazon Reviews Dataset을 제공하면 Amazon 에 광고를 배치하기위한 전략적 위치를 결정하는 알고리즘 (대략 개인화 된 PageRank 기반)을 제시 할 계획입니다. 예를 들어 아마존에는 수백만 개의 제품이 있습니다. 그리고 데이터 세트는 어떤 제품이 관련되어 있는지, 어떤 제품이 모여서 함께 보았는지 등에 대한 아이디어를 …

9 machine-learning  data-mining  dataset  recommender-system 

추천 시스템은 특정 사용자에 대한 권장 사항과 해당 사용자가 권장 사항을 수락하는지 여부를 기록합니다. 마치 user_id item_id result 1 4 1 1 7 -1 5 19 1 5 80 1 여기서 1은 사용자가 권장 사항을 수락했음을 나타내고 -1은 사용자가 권장 사항에 응답하지 않았 음을 나타냅니다. 질문 : 위에서 설명한 로그 …

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