คำถามติดแท็ก recommender-system

ฉันกำลังเรียนรู้เกี่ยวกับเมทริกซ์การแยกตัวประกอบสำหรับระบบผู้แนะนำและฉันเห็นคำที่latent featuresเกิดขึ้นบ่อยเกินไป แต่ฉันไม่สามารถเข้าใจความหมายของมัน ฉันรู้ว่าฟีเจอร์คืออะไร แต่ฉันไม่เข้าใจความคิดของฟีเจอร์แฝง โปรดอธิบายได้ไหม หรืออย่างน้อยก็ชี้ให้ฉันไปที่กระดาษ / สถานที่ที่ฉันสามารถอ่านเกี่ยวกับมันได้?

24 machine-learning  data-mining  recommender-system 

ในขณะที่สร้างอันดับพูดสำหรับเครื่องมือค้นหาหรือระบบคำแนะนำมันถูกต้องหรือไม่ที่จะต้องพึ่งพาความถี่การคลิกเพื่อกำหนดความเกี่ยวข้องของรายการ?

17 recommender-system  information-retrieval 

ฉันกำลังพยายามสร้างระบบการแนะนำโดยใช้การกรองร่วมกัน ฉันมี[user, movie, rating]ข้อมูลปกติ ฉันต้องการรวมคุณสมบัติเพิ่มเติมเช่น 'ภาษา' หรือ 'ระยะเวลาของภาพยนตร์' ฉันไม่แน่ใจว่าเทคนิคใดที่ฉันสามารถใช้สำหรับปัญหาดังกล่าว กรุณาแนะนำการอ้างอิงหรือแพคเกจในหลาม / R

17 python  r  recommender-system 

ฉันอยากจะรู้ว่าผู้ใช้ควานช้างตามและคำแนะนำตามรายการแตกต่างกันอย่างไร มันกำหนดว่า ตามผู้ใช้ : แนะนำรายการโดยการค้นหาผู้ใช้ที่คล้ายกัน สิ่งนี้มักจะยากต่อการปรับขนาดเนื่องจากลักษณะของผู้ใช้แบบไดนามิก รายการตาม : คำนวณความคล้ายคลึงกันระหว่างรายการและให้คำแนะนำ รายการมักจะไม่เปลี่ยนแปลงมากนักดังนั้นสิ่งนี้จึงสามารถคำนวณได้จากบรรทัด แต่ถึงแม้ว่าจะมีข้อเสนอแนะสองแบบให้เลือก แต่สิ่งที่ฉันเข้าใจคือทั้งสองอย่างนี้จะใช้ตัวแบบข้อมูลบางตัว (เช่น 1,2 หรือ 1,2, .5 เป็น item1, item2, value หรือ user1, user2, value โดยที่ value ไม่ได้ บังคับ) และจะทำการคำนวณทั้งหมดตามการวัดความคล้ายคลึงกันและฟังก์ชั่น build-in ของผู้แนะนำที่เราเลือกและเราสามารถเรียกใช้คำแนะนำจากผู้ใช้ / รายการตามข้อมูลเดียวกัน (นี่คือสมมติฐานที่ถูกต้องหรือไม่?) ดังนั้นฉันอยากรู้ว่าอัลกอริทึมทั้งสองแบบนี้แตกต่างกันอย่างไร

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

มีโครงการด้านนี้ที่ฉันกำลังทำงานในที่ที่ฉันต้องการจัดโครงสร้างวิธีแก้ไขปัญหาต่อไปนี้ ฉันมีคนสองกลุ่ม (ลูกค้า) กลุ่มAตั้งใจที่จะซื้อและกลุ่มตั้งใจที่จะขายสินค้าที่มีความมุ่งมั่นB Xผลิตภัณฑ์มีชุดของคุณลักษณะx_iและวัตถุประสงค์ของฉันคือเพื่ออำนวยความสะดวกในการทำธุรกรรมระหว่างAและBโดยการจับคู่การตั้งค่าของพวกเขา แนวคิดหลักคือการชี้ให้สมาชิกแต่ละคนของAผลิตภัณฑ์ที่ตรงBกับความต้องการของเขาและในทางกลับกัน ปัญหาที่ซับซ้อนบางประการของปัญหา: รายการคุณลักษณะไม่ จำกัด ผู้ซื้ออาจสนใจในลักษณะเฉพาะหรือการออกแบบบางอย่างซึ่งหาได้ยากในหมู่ประชากรและฉันไม่สามารถคาดเดาได้ ก่อนหน้านี้ไม่สามารถแสดงรายการคุณลักษณะทั้งหมด แอตทริบิวต์อาจเป็นแบบต่อเนื่องแบบไบนารีหรือไม่สามารถวัดได้ (เช่นราคาฟังก์ชันการทำงานการออกแบบ); ข้อเสนอแนะใด ๆ เกี่ยวกับวิธีการแก้ไขปัญหานี้และแก้ปัญหาด้วยวิธีอัตโนมัติ? ฉันจะขอบคุณอ้างอิงบางอย่างเกี่ยวกับปัญหาที่คล้ายกันอื่น ๆ ถ้าเป็นไปได้ คำแนะนำยอดเยี่ยม! ความคล้ายคลึงกันหลายอย่างในวิธีที่ฉันคิดว่าจะเข้าใกล้ปัญหา ประเด็นหลักในการทำแผนที่คุณลักษณะคือระดับของรายละเอียดที่ควรอธิบายผลิตภัณฑ์ขึ้นอยู่กับผู้ซื้อแต่ละราย ลองยกตัวอย่างรถยนต์ ผลิตภัณฑ์“ รถยนต์” มีคุณสมบัติมากมายตั้งแต่ประสิทธิภาพการทำงานโครงสร้างเครื่องจักรกลราคาและอื่น ๆ สมมติว่าฉันต้องการรถราคาถูกหรือรถยนต์ไฟฟ้า ตกลงนั่นเป็นเรื่องง่ายที่จะทำแผนที่เพราะมันเป็นคุณสมบัติหลักของผลิตภัณฑ์นี้ แต่ตัวอย่างเช่นฉันต้องการรถที่มีระบบส่งกำลังแบบ Dual-Clutch หรือไฟหน้าซีนอน อาจมีรถยนต์จำนวนมากในฐานข้อมูลที่มีคุณลักษณะนี้ แต่ฉันจะไม่ขอให้ผู้ขายกรอกรายละเอียดในระดับนี้ลงในผลิตภัณฑ์ของพวกเขาก่อนข้อมูลที่มีคนมองอยู่ ขั้นตอนดังกล่าวจะกำหนดให้ผู้ขายทุกรายกรอกแบบฟอร์มที่มีความซับซ้อนและละเอียดมากเพียงพยายามขายรถของเขาบนแพลตฟอร์ม แค่จะไม่ทำงาน แต่ถึงกระนั้นความท้าทายของฉันคือการพยายามให้รายละเอียดเท่าที่จำเป็นในการค้นหาเพื่อให้ตรงกับที่ดี วิธีที่ฉันคิดคือการทำแผนที่ประเด็นสำคัญของผลิตภัณฑ์ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับทุกคนเพื่อ จำกัด กลุ่มผู้ขายที่มีศักยภาพ ขั้นตอนต่อไปจะเป็น "การค้นหาที่ละเอียดอ่อน" เพื่อหลีกเลี่ยงการสร้างแบบฟอร์มที่มีรายละเอียดมากเกินไปฉันอาจขอให้ผู้ซื้อและผู้ขายเขียนข้อความฟรีของข้อกำหนดของพวกเขา จากนั้นใช้อัลกอริทึมการจับคู่คำเพื่อค้นหาการจับคู่ที่เป็นไปได้ แม้ว่าฉันเข้าใจว่านี่ไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมเนื่องจากผู้ขายไม่สามารถ“ เดา” สิ่งที่ผู้ซื้อต้องการได้ แต่อาจทำให้ฉันเข้าใกล้ เกณฑ์การถ่วงน้ำหนักที่แนะนำนั้นยอดเยี่ยม มันช่วยให้ฉันสามารถวัดระดับที่ผู้ขายตรงกับความต้องการของผู้ซื้อ …

12 bigdata  text-mining  recommender-system 

มีกฎของหัวแม่มือ (หรือกฎจริง) ที่เกี่ยวข้องกับจำนวน LSTM ขั้นต่ำ, สูงสุดและ "สมเหตุสมผล" ที่ฉันควรใช้หรือไม่? โดยเฉพาะฉันเกี่ยวข้องกับBasicLSTMCellจาก TensorFlow และnum_unitsคุณสมบัติ โปรดสมมติว่าฉันมีปัญหาการจำแนกที่กำหนดโดย: t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector (number of classes) i - number of training examples ตัวอย่างจริงหรือไม่ที่จำนวนตัวอย่างการฝึกอบรมควรมากกว่า: 4*((n+1)*m + m*m)*c ที่cเป็นจำนวนของเซลล์? ฉันใช้สิ่งนี้: จะคำนวณจำนวนพารามิเตอร์ของเครือข่าย …

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 

ฉันกำลังสร้างต้นแบบแอปพลิเคชันและฉันต้องการโมเดลภาษาเพื่อคำนวณความงุนงงในประโยคที่สร้างขึ้น มีรูปแบบภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมในภาษาไพ ธ อนที่ฉันสามารถใช้ได้หรือไม่? บางสิ่งที่เรียบง่ายเช่น model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 ฉันดูบางกรอบ แต่ไม่สามารถค้นหาสิ่งที่ฉันต้องการ ฉันรู้ว่าฉันสามารถใช้สิ่งที่ชอบ: from nltk.model.ngram import NgramModel lm = NgramModel(3, brown.words(categories='news')) สิ่งนี้ใช้การแจกแจงความน่าจะเป็นที่ดีใน Brown Corpus แต่ฉันกำลังมองหาโมเดลที่สร้างขึ้นอย่างดีในชุดข้อมูลขนาดใหญ่เช่นชุดข้อมูลคำ 1b สิ่งที่ฉันสามารถเชื่อถือได้จริง ๆ ผลลัพธ์สำหรับโดเมนทั่วไป (ไม่เพียงข่าว)

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 

ทุกคนสามารถอธิบายได้ว่าเครื่องแยกตัวประกอบแบบตระหนักถึงสนาม (FFM) เปรียบเทียบกับเครื่องแยกตัวประกอบมาตรฐาน (FM) ได้อย่างไร มาตรฐาน: 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 

ปิด คำถามนี้จะต้องมีมากขึ้นมุ่งเน้น ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามเพื่อให้มุ่งเน้นที่ปัญหาเดียวโดยแก้ไขโพสต์นี้ ปิดให้บริการใน5 ปีที่ผ่านมา ดูเหมือนว่าภาษาส่วนใหญ่จะมีห้องสมุดคำนวณทางวิทยาศาสตร์จำนวนหนึ่ง Python มี Scipy Rust มี SciRust C++มีหลายอย่างรวมถึงViennaCLและArmadillo JavaมีJava NumericsและColtเช่นเดียวกับหลาย ๆ ไม่ต้องพูดถึงภาษาที่ชอบRและJuliaออกแบบมาอย่างชัดเจนสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ ด้วยตัวเลือกมากมายคุณจะเลือกภาษาที่ดีที่สุดสำหรับงานอย่างไร นอกจากนี้ภาษาใดที่จะเป็นคนที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด? PythonและRดูเหมือนว่าจะมีแรงฉุดที่สุดในอวกาศ แต่ภาษาที่รวบรวมได้ดูเหมือนจะเป็นทางเลือกที่ดีกว่า และจะมีอะไรดีกว่านี้Fortranไหม ภาษาที่คอมไพล์ด้วยนอกจากนี้มักจะมีการเร่งความเร็วของ GPU ในขณะที่ตีความภาษาเช่นRและPythonไม่ ฉันควรคำนึงถึงอะไรเมื่อเลือกภาษาและภาษาใดให้ความสมดุลของยูทิลิตี้และประสิทธิภาพที่ดีที่สุด มีภาษาใดบ้างที่มีทรัพยากรการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ที่สำคัญที่ฉันพลาดไป

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 

คำถาม ฉันจะทำนายอันดับสำหรับผู้ใช้ใหม่ในรุ่น ALS ที่ผ่านการฝึกอบรมใน Spark ได้อย่างไร (ใหม่ = ไม่เห็นในช่วงเวลาการฝึกอบรม) ปัญหา ฉันกำลังติดตามกวดวิชา Spark ALS อย่างเป็นทางการที่นี่: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html ฉันสามารถสร้างผู้แนะนำที่ดีด้วย MSE ที่เหมาะสม แต่ฉันกำลังดิ้นรนกับวิธีการป้อนข้อมูลใหม่ให้กับโมเดล บทช่วยสอนจะเปลี่ยนการให้คะแนนของผู้ใช้คนแรกก่อนการฝึกอบรม แต่นี่เป็นการแฮ็คจริงๆ พวกเขาให้คำแนะนำต่อไปนี้: 9.2 ปัจจัยเมทริกซ์การขยาย: ในบทช่วยสอนนี้เราเพิ่มคะแนนของคุณในชุดการฝึกอบรม วิธีที่ดีกว่าในการรับคำแนะนำสำหรับคุณคือการฝึกอบรมแบบจำลองการแยกตัวประกอบเมทริกซ์ก่อนจากนั้นจึงขยายแบบจำลองโดยใช้การจัดอันดับของคุณ หากสิ่งนี้ฟังดูน่าสนใจสำหรับคุณคุณสามารถดูการใช้งาน MatrixFactorizationModel และดูวิธีการอัพเดตโมเดลสำหรับผู้ใช้ใหม่และภาพยนตร์ใหม่ การใช้งานไม่ได้ช่วยฉันเลย เป็นการดีที่ฉันกำลังมองหาสิ่งที่ชอบ: predictions = model.predictAllNew(newinput) แต่ไม่มีวิธีการดังกล่าวอยู่ ฉันสามารถไปและดัดแปลง RDD ดั้งเดิมได้ แต่ฉันคิดว่านั่นจะทำให้ฉันต้องสั่งสอนแบบจำลองใหม่ แน่นอนว่าต้องมีวิธีที่สวยงามกว่านี้อีกไหม? ตอนนี้ฉันอยู่ไหน: ฉันคิดว่าฉันต้องหาตัวแทนแฝงของเวกเตอร์ใหม่ ตามกระดาษต้นฉบับเราสามารถคำนวณได้ดังนี้: Xยู= ( YTคยูY+ λ ฉัน)- 1YTคยูp ( …

10 apache-spark  recommender-system  pyspark 

ระบบการแนะนำจะเก็บบันทึกการแนะนำที่ทำไว้กับผู้ใช้เฉพาะและผู้ใช้นั้นยอมรับการแนะนำนั้นหรือไม่ มันเหมือนกับ user_id item_id result 1 4 1 1 7 -1 5 19 1 5 80 1 โดยที่ 1 หมายถึงผู้ใช้ยอมรับคำแนะนำในขณะที่ -1 หมายถึงผู้ใช้ไม่ตอบสนองต่อข้อเสนอแนะ คำถาม:หากฉันจะให้คำแนะนำกับกลุ่มผู้ใช้ตามประเภทของบันทึกที่อธิบายไว้ข้างต้นและฉันต้องการเพิ่มคะแนน MAP @ 3 ให้มากที่สุดฉันจะจัดการกับข้อมูลโดยนัยได้อย่างไร (1 หรือ -1) ความคิดของฉันคือปฏิบัติต่อการจัดอันดับ 1 และ -1 และทำนายการจัดอันดับโดยใช้อัลกอริธึมชนิดเครื่องแยกตัวประกอบ แต่สิ่งนี้ดูไม่ถูกต้องเนื่องจากความไม่สมดุลของข้อมูลโดยนัย (-1 ไม่ได้หมายความว่าผู้ใช้ไม่ชอบคำแนะนำ) แก้ไข 1 ให้เราคิดในบริบทของวิธีการแยกตัวประกอบแบบเมทริกซ์ หากเราถือว่าการให้คะแนนเป็น 1 และ 1 จะมีปัญหาบางอย่าง ตัวอย่างเช่นผู้ใช้ 1 คนชอบภาพยนตร์ A …

10 recommender-system 

ฉันต้องการที่จะเพิ่มคุณลักษณะข้อเสนอแนะไปยังระบบการจัดการเอกสาร เป็นเซิร์ฟเวอร์ที่จัดเก็บเอกสารของ บริษัท ส่วนใหญ่ พนักงานเรียกดูเว็บอินเตอร์เฟสและคลิกเพื่อดาวน์โหลด (หรืออ่านออนไลน์) เอกสารที่ต้องการ พนักงานแต่ละคนมีสิทธิ์เข้าถึงชุดย่อยของเอกสารทั้งหมดเท่านั้น: เป้าหมายของฉัน : แนะนำเพื่อนร่วมทีมให้เอกสารที่เพิ่งเปิดโดยเพื่อนร่วมทีมของพวกเขาหรือสเปรดชีตที่ทำหน้าที่เป็นภาคผนวกของเอกสารที่เพิ่งเปิดหรือสิ่งที่พวกเขาอาจต้องการอ่าน มีกลไกการแนะนำจำนวนมากสำหรับข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ (ผู้ใช้ Netflix ทุกคนสามารถดูภาพยนตร์ทั้งหมด) แต่สถานการณ์ที่นี่เป็นพิเศษ: พนักงานแต่ละคนได้รับอนุญาตให้ใช้เศษส่วนของเอกสารทั้งหมดเท่านั้นในขณะที่ผู้ใช้ Netflix ทุกคนสามารถเข้าถึงภาพยนตร์ทั้งหมดได้ ตัวอย่าง : Employee1 สามารถอ่าน DocumentA แต่ไม่ใช่ DocumentB Employee2 สามารถอ่านได้ทั้งสองและ Employee3 ไม่สามารถอ่านใด ๆ แน่นอนฉันต้องไม่แนะนำเอกสารของพนักงานที่เขา / เธอไม่สามารถเข้าถึงได้ นอกจากนี้ฉันคิดว่าฉันควรพิจารณาความนิยมของเอกสารเฉพาะในบริบทของพนักงานที่สามารถเข้าถึงเอกสารได้ เพื่อทำให้สิ่งที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นบางครั้งพนักงานย้ายจากโครงการหนึ่งไปอีกโครงการหนึ่งซึ่งส่งผลกระทบต่อเอกสารที่พวกเขาสามารถเข้าถึงได้ มีชื่อของปัญหาประเภทนี้หรือไม่? สามารถลดลงโดยไม่สูญเสียความแม่นยำ / ประสิทธิภาพไปสู่ปัญหาที่พบบ่อยได้หรือไม่ ถ้าไม่แนวทางใดจะทำงานได้ดีสำหรับปัญหาประเภทนี้ หมายเหตุ: เอ็นจิ้นการแนะนำที่เหมือน Netflix นั้นไม่ดีพอ ควรมีเอกสารที่มีจำนวนการดู 50 ครั้งหากพนักงาน 10 คน …

9 machine-learning  recommender-system 

ฉันต้องการที่จะทดสอบขั้นตอนวิธีการใหม่สำหรับการกรองการทำงานร่วมกัน กรณีการใช้งานทั่วไปคือการแนะนำภาพยนตร์ตามการตั้งค่าของผู้ใช้ที่คล้ายกับผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจง ชุดข้อมูลเบนช์มาร์กทั่วไปที่นักวิจัยมักใช้เพื่อทดสอบอัลกอริทึมคืออะไร ฉันรู้ว่าใน Computer Vision ผู้คนมักใช้ MNIST หรือ CIFAR แต่ฉันไม่พบชุดข้อมูลที่คล้ายกันสำหรับการกรองร่วมกัน

9 dataset  recommender-system 

สำหรับโครงการหลักสูตรสุดท้ายของเราในวิทยาศาสตร์ข้อมูลเราเสนอดังต่อไปนี้ - ให้ชุดข้อมูลบทวิจารณ์ของ Amazonเราวางแผนที่จะคิดอัลกอริทึม (นั่นคือคร่าวๆตาม Personalized PageRank) ที่กำหนดตำแหน่งเชิงกลยุทธ์สำหรับการวางโฆษณาใน Amazon ตัวอย่างเช่นมีผลิตภัณฑ์นับล้านรายการใน Amazon และชุดข้อมูลจะให้ข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องผลิตภัณฑ์ที่นำมารวมกันดูด้วยกันเป็นต้น (เราสามารถสร้างกราฟพร้อมข้อมูลที่ดูได้และซื้อด้วย) นอกจากนี้ยังให้บทวิจารณ์ที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์แต่ละชิ้นผ่าน 14 ปี ใช้ข้อมูลเหล่านี้ทั้งหมดเราจะให้คะแนน / จัดอันดับผลิตภัณฑ์ใน Amazon ตอนนี้คุณเป็นผู้ขายใน Amazon ที่ต้องการปรับปรุงปริมาณการใช้งานไปยังหน้าผลิตภัณฑ์ของพวกเขา อัลกอริทึมของเราช่วยให้คุณระบุตำแหน่งเชิงกลยุทธ์ในกราฟที่คุณสามารถวางโฆษณาของคุณเพื่อให้คุณได้รับอัตราการเข้าชมสูงสุด ตอนนี้คำถามของศาสตราจารย์คือคุณจะตรวจสอบอัลกอริทึมของคุณโดยไม่มีผู้ใช้จริงได้อย่างไร พวกเราพูด- เราสามารถสร้างแบบจำลองชุดผู้ใช้ที่แน่นอน ผู้ใช้บางคนติดตามalso_boughtและalso_viewedเชื่อมโยงไปยังการกระโดดครั้งที่สามบ่อยกว่าการกระโดดครั้งแรกหรือครั้งที่ห้า มีการกระจายพฤติกรรมของผู้ใช้ตามปกติ ผู้ใช้บางคนแทบไม่มีการนำทางใด ๆ เลยหลังจากกระโดดครั้งแรก พฤติกรรมของผู้ใช้ชุดนี้มีการกระจายชี้แจง ศาสตราจารย์ของเรากล่าวว่า - ไม่ว่าผู้ใช้จะปฏิบัติตามสิ่งใดก็ตามผู้ใช้นำทางโดยใช้ลิงก์สำหรับผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกัน อัลกอริทึมการจัดอันดับของคุณพิจารณาผลิตภัณฑ์ b / w 2 ที่คล้ายคลึงกันเพื่อจัดอันดับผลิตภัณฑ์ ดังนั้นการใช้อัลกอริทึมการตรวจสอบนี้จึงเป็นเรื่องcheatingจริง มาพร้อมกับพฤติกรรมของผู้ใช้อื่น ๆ ซึ่งมีความสมจริงและตั้งฉากกับอัลกอริทึมมากขึ้น มีความคิดเห็นเกี่ยวกับวิธีจำลองพฤติกรรมของผู้ใช้อย่างไร ฉันยินดีที่จะให้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลโก

9 machine-learning  data-mining  dataset  recommender-system