Estoy creando un sistema de recomendación y quiero incorporar tanto las calificaciones de los usuarios "similares" como las características de los elementos. La salida es una calificación prevista [0-1]. Estoy considerando una red neuronal (para empezar).
Por lo tanto, las entradas son una combinación de las características de los elementos y las calificaciones de cada usuario. Para el ítem A y el usuario 1, el sistema podría recibir capacitación sobre los datos combinados, A1. Este sería un ejemplo de entrenamiento.
¿Qué pasa si el usuario 1 también calificó la película B? Entonces, ¿los datos B1 también serían un ejemplo de entrenamiento? ¿Hay algún problema al repetir el entrenamiento con las funciones del usuario 1 de esta manera?
¿Tiene alguna sugerencia sobre una mejor manera de abordar el problema?