«recommender-system» etiketlenmiş sorular

SVD'nin işbirlikçi filtrelemede nasıl kullanıldığına biraz karıştı. Sosyal bir grafiğim olduğunu ve kenarlardan bitişik bir matris oluşturduğumu ve ardından bir SVD (benim düzenlileştirme, öğrenme oranları, sparite optimizasyonları vb. Unutalım) unutacağımı varsayalım, önerilerimi geliştirmek için bu SVD'yi nasıl kullanırım? Sosyal grafiğimin instagrama karşılık geldiğini ve yalnızca sosyal grafiğe dayanarak hizmette kullanıcı …

30 svd  recommender-system 

Bir veri kümesi üzerinde çapraz doğrulanmış rasgele bir orman çalıştırmak için şapka kullanıyorum. Y değişkeni bir faktördür. Veri setimde hiç NaN, Inf veya NA yok. Ancak rastgele orman çalıştırırken, alıyorum Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

İşbirlikçi filtrelemede, doldurulmamış değerlere sahibiz. Bir kullanıcının bir film izlemediğini varsayalım ve oraya bir 'na' koymamız gerektiğini varsayalım. Eğer bu matrisin SVD'sini alacaksam, o zaman bir sayı koymalıyım - 0 diyelim. Şimdi matrisi çarparsam, benzer kullanıcıları bulmak için bir yöntemim var (hangi kullanıcıların birbirine daha yakın olduğunu bularak) küçültülmüş boyutsal …

21 machine-learning  svd  recommender-system 

Tavsiye sistemleri için matris çarpanlara ayırma modellerini anlamaya çalışıyorum ve her zaman 'gizli özellikleri' okuyorum, ama bu ne anlama geliyor? Bir özelliğin bir eğitim veri kümesi için ne anlama geldiğini biliyorum, ancak gizli özellikler fikrini anlayamıyorum. Konuyla ilgili bulabildiğim her makale çok sığ. Düzenle: en azından beni fikri açıklayan bazı …

15 machine-learning  data-mining  recommender-system 

Bir Tavsiye Sistemi , farklı kullanıcıların derecelendirmeleri arasındaki korelasyonu ölçecek ve belirli bir kullanıcıya ilgisini çekebilecek öğeler hakkında önerilerde bulunacaktır. Bununla birlikte, tatlar zamanla değişir, bu nedenle eski derecelendirmeler mevcut tercihleri yansıtmayabilir veya tam tersi. Bir keresinde "çok iğrenç değil" olarak değerlendireceğiniz bir kitaba "mükemmel" koyabilirsiniz. Dahası, çıkarların kendileri de …

14 recommender-system 

Bir kullanıcıya film önermek için dinamik bir model uygulamak istiyorum. Kullanıcı her film izlediğinde veya derecelendirdiğinde öneri güncellenmelidir. Basit tutmak için iki faktörü hesaba katmayı düşünüyorum: kullanıcı tarafından diğer filmlerin geçmiş derecelendirmeleri kullanıcının geçmiş filmleri izlediği zaman Böyle bir model nasıl kurulur ve akademik literatür ne önerir? Bu alanda yeniyim …

14 machine-learning  recommender-system  dynamic-regression 

Tavsiye sistemlerinde Faktorizasyon Makineleri terimiyle karşılaştım. Matris Faktorizasyonunun tavsiye sistemleri için ne olduğunu biliyorum, ancak Faktorizasyon Makinalarını hiç duymadım. Peki fark nedir?

14 machine-learning  data-mining  recommender-system 

Kısmen gözlenen bir matrisi veya daha genel olarak tensörü tamamlamak için işbirlikçi filtreleme (CF) projesi üzerinde çalışıyorum. Sahaya yeni başlayan biriyim ve bu proje için sonunda yöntemimizi, günümüzde, CF'de son teknoloji olan önerilen yöntemlerin kendileriyle karşılaştırıldığı bilinen diğer yöntemlerle karşılaştırmam gerekiyor. Araştırmam aşağıdaki yöntemleri ortaya çıkardı. Gerçekten de, bu makalelerin …

13 optimization  recommender-system  matrix-decomposition 

Aşağıdaki sorun gibi bir şey üzerinde çalışıyorum. Bir sürü kullanıcı ve N kitabım var. Her kullanıcı, okuduğu tüm kitapların sıralı bir sıralamasını oluşturur (bu muhtemelen N kitapların bir alt kümesidir), örneğin, Kitap 1> Kitap 40> Kitap 25. Şimdi bu bireysel sıralamaları tüm kitapların sıralı bir sıralamasına dönüştürmek istiyorum. Denemek için …

13 multiple-comparisons  ranking  recommender-system  bradley-terry-model 

Tavsiye sistemi geliştirmeye uygulanabilecek iyi bilgilere sahip bir kitap önerebilir misiniz?

13 machine-learning  references  recommender-system 

Bir Netflix tarzı öneri matrisim olduğunu ve belirli bir kullanıcı için gelecekteki potansiyel film derecelendirmelerini öngören bir model oluşturmak istediğimizi varsayalım. Simon Funk yaklaşımını kullanarak, tam matris ile madde-kullanıcı-kullanıcı-matrisi arasındaki Frobenius normunu bir L2 düzenleyici terim ile en aza indirmek için stokastik gradyan inişi kullanılır. Pratikte, insanlar, hesaplama matrisinin eksik …

12 svd  recommender-system 

Not: önceki sorumun yasal nedenlerle silinmesi gerektiğinden, bu soru bir gönderidir. Fonksiyonlu SAS PROC MIXED karşılaştırarak birlikte lmegelen nlmeR paketin, bazı çok kafa farklılıklar tökezledi. Daha spesifik olarak, farklı testlerdeki özgürlük dereceleri ve arasında farklılık gösterir PROC MIXEDve lmenedenini merak ettim. Aşağıdaki veri kümesinden başlayın (R kodu aşağıda verilmiştir): ind: …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Matris çarpanlarına bağlı olduğunu gördüğüm tüm modern tavsiye sistemlerinde, kullanıcı-film matrisi üzerinde negatif olmayan bir matris çarpanına ayrılmıştır. Olumsuzluğun yorumlanabilirlik için ve / veya seyrek faktörler istiyorsanız neden önemli olduğunu anlayabiliyorum. Ancak sadece netflix ödül yarışmasında olduğu gibi sadece tahmin performansını önemsiyorsanız, neden olumsuzluk kısıtlamasını dayatmalısınız? Faktorizasyonunuzda da negatif değerlere …

11 recommender-system  svd  matrix-decomposition  nnmf 

Bir Tavsiye Sistemi oluşturuyorum ve hem "benzer" kullanıcıların derecelendirmelerini hem de öğelerin özelliklerini dahil etmek istiyorum. Çıktı tahmin edilen bir derecelendirmedir [0-1]. Böylece girdiler, öğelerin özelliklerinin ve her kullanıcının derecelendirmelerinin birleşimidir. Madde A ve kullanıcı 1 için, sistem birleştirilmiş veriler A1 üzerinde eğitilebilir. Bu bir eğitim örneği olacaktır. Kullanıcı 1 …

10 recommender-system 

Ortak filtreleme sorununu düşünün. Biz matris var boyutu kullanıcıların sayısı * #items arasında. kullanıcı i madde j hoşlanıyorsa, kullanıcı i madde j ve sevmerse(i, j) çifti hakkında veri yoksa. İlerideki kullanıcı, öğe çiftleri için öngörmek istiyoruz .MMMMi , j,= 1Mben,j=1M_{i,j} = 1Mi , j,= 0Mben,j=0M_{i,j} = 0Mi , j,= ?Mben,j=?M_{i,j}=?Mi …

9 machine-learning  recommender-system  matrix-decomposition