Sto imparando la fattorizzazione a matrice per i sistemi di raccomandazione e sto vedendo il termine latent featuresricorrere troppo frequentemente ma non riesco a capire cosa significhi. So cos'è una funzionalità ma non capisco l'idea di funzionalità latenti. Potresti spiegarlo, per favore? O almeno indicami un documento / un luogo …
Durante la creazione di un ranking, ad esempio per un motore di ricerca o un sistema di raccomandazione, è valido fare affidamento sulla frequenza dei clic per determinare la pertinenza di una voce?
Sto cercando di creare un sistema di raccomandazioni utilizzando il filtro collaborativo. Ho le solite [user, movie, rating]informazioni. Vorrei incorporare una funzionalità aggiuntiva come "lingua" o "durata del film". Non sono sicuro di quali tecniche potrei usare per un tale problema. Si prega di suggerire riferimenti o pacchetti in python …
Vorrei sapere in che modo esattamente i consigli basati sull'utente e quelli basati sugli articoli differiscono l'uno dall'altro. Lo definisce Basato sull'utente : consiglia gli articoli trovando utenti simili. Questo è spesso più difficile da ridimensionare a causa della natura dinamica degli utenti. Basato su articoli : calcola la somiglianza …
C'è questo progetto laterale a cui sto lavorando dove devo strutturare una soluzione al seguente problema. Ho due gruppi di persone (clienti). Il gruppo Aintende acquistare e il gruppo Bintende vendere un determinato prodotto X. Il prodotto ha una serie di attributi x_ie il mio obiettivo è facilitare la transazione …
Esistono delle regole empiriche (o regole effettive) relative alla quantità minima, massima e "ragionevole" di celle LSTM che dovrei usare? In particolare mi riferisco a BasicLSTMCell di TensorFlow e num_unitsproprietà. Si prega di supporre che ho un problema di classificazione definito da: t - number of time steps n - …
Sto prototipando un'applicazione e ho bisogno di un modello linguistico per calcolare la perplessità su alcune frasi generate. Esiste un modello di linguaggio addestrato in Python che posso usare facilmente? Qualcosa di semplice come model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert …
Qualcuno può spiegare in che modo le macchine per la fattorizzazione consapevoli sul campo (FFM) sono paragonabili alle macchine per la fattorizzazione standard (FM)? Standard: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "Field Aware": http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf
Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 5 anni fa . Sembra che la maggior parte delle lingue abbia un certo numero …
La domanda Come posso prevedere la valutazione per un nuovo utente in un modello ALS addestrato in Spark? (Nuovo = non visto durante il tempo di allenamento) Il problema Sto seguendo il tutorial ufficiale di Spark ALS qui: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html Sono in grado di creare un buon consulente con un MSE …
Ho letto la spiegazione della convoluzione e la capisco fino a un certo punto. Qualcuno può aiutarmi a capire come questa operazione si collega alla convoluzione nelle reti neurali convoluzionali? È una funzione simile a un filtro gche applica peso?
Ho due tensori a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Voglio fare un prodotto interno per ogni coppia nel lotto, generando c:[batch_size, 1], dove c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Come?
Voglio aggiungere una funzione di raccomandazione a un sistema di gestione dei documenti . È un server su cui è archiviata la maggior parte dei documenti dell'azienda. I dipendenti navigano nell'interfaccia Web e fanno clic per scaricare (o leggere online) i documenti che desiderano. Ogni dipendente ha accesso solo a …
Vorrei testare un nuovo algoritmo per il filtro collaborativo . Un caso d'uso tipico è di raccomandare i film in base alle preferenze degli utenti simili all'utente specifico. Quali sono alcuni set di dati di riferimento comuni che i ricercatori utilizzano spesso per testare i loro algoritmi? So che all'interno …
Per il nostro progetto del corso finale in Data Science, abbiamo proposto quanto segue- Dai il set di dati di Amazon Reviews , prevediamo di elaborare un algoritmo (basato approssimativamente sul PageRank personalizzato) che determina una posizione strategica per la pubblicazione di annunci su Amazon. Ad esempio, ci sono milioni …
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