Preguntas etiquetadas con recommender-system

Estoy aprendiendo acerca de la factorización matricial para los sistemas de recomendación y veo que el término latent featuresocurre con demasiada frecuencia, pero no puedo entender lo que significa. Sé lo que es una característica, pero no entiendo la idea de las características latentes. ¿Podría por favor explicarlo? ¿O al …

24 machine-learning  data-mining  recommender-system 

Al construir un rango, digamos para un motor de búsqueda o un sistema de recomendación, ¿es válido confiar en la frecuencia de clics para determinar la relevancia de una entrada?

17 recommender-system  information-retrieval 

Estoy tratando de construir un sistema de recomendación usando filtrado colaborativo. Tengo la [user, movie, rating]información habitual . Me gustaría incorporar una función adicional como 'idioma' o 'duración de la película'. No estoy seguro de qué técnicas podría utilizar para tal problema. Por favor, sugiera referencias o paquetes en python …

16 python  r  recommender-system 

Me gustaría saber en qué se diferencian exactamente las recomendaciones basadas en el usuario y en el artículo. Define que Basado en el usuario : recomiende elementos buscando usuarios similares. Esto a menudo es más difícil de escalar debido a la naturaleza dinámica de los usuarios. Basado en elementos : …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

Hay un proyecto paralelo en el que estoy trabajando en el que necesito estructurar una solución al siguiente problema. Tengo dos grupos de personas (clientes). El grupo Atiene la intención de comprar y el grupo Btiene la intención de vender un producto determinado X. El producto tiene una serie de …

12 bigdata  text-mining  recommender-system 

¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time steps n - length of input …

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Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

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¿Alguien puede explicar cómo las máquinas de factorización de campo (FFM) se comparan con las máquinas de factorización estándar (FM)? Estándar: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "Field Aware": http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

11 machine-learning  recommender-system 

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Parece que la mayoría de los idiomas tienen cierto número de bibliotecas …

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La pregunta ¿Cómo pronostico la calificación de un nuevo usuario en un modelo ALS capacitado en Spark? (Nuevo = no visto durante el tiempo de entrenamiento) El problema Estoy siguiendo el tutorial oficial de Spark ALS aquí: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html Puedo construir un buen recomendador con un MSE decente, pero estoy luchando …

10 apache-spark  recommender-system  pyspark 

He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica peso?

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Tengo dos tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quiero hacer un producto interno para cada par en el lote, generando c:[batch_size, 1], dónde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. ¿Cómo?

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Me gustaría probar un nuevo algoritmo para el filtrado colaborativo . Un caso de uso típico es recomendar películas basadas en las preferencias de los usuarios similares al usuario específico. ¿Cuáles son algunos conjuntos de datos de referencia comunes que los investigadores suelen utilizar para probar sus algoritmos? Sé que …

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Quiero agregar una función de recomendación a un sistema de gestión de documentos . Es un servidor en el que se almacenan la mayoría de los documentos de la empresa. Los empleados navegan por la interfaz web y hacen clic para descargar (o leer en línea) los documentos que desean. …

9 machine-learning  recommender-system 

Para nuestro proyecto de curso final en Data Science, propusimos lo siguiente: Con el conjunto de datos de Amazon Reviews , planeamos crear un algoritmo (que se basa aproximadamente en el PageRank personalizado) que determina una posición estratégica para colocar anuncios en Amazon. Por ejemplo, hay millones de productos en …

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