CoreML MLRecommender问题

Question

我想创建CoreML推荐模型，其中我的培训数据如下所示：

userID (UUID)  | itemID (UUID) | rating (Int)

用户可以将项目的数量从0降到x，直到每个用户在培训数据时对相同数量的项目(例如，10)进行评估，一切都正常。

但当我试图创建跟踪模型时：

• user1评分两项，
• user2评五项，
• user3评一项

我开始犯这样的错误：

Playground execution terminated: An error was thrown and was not caught:
▿ Item IDs in the recommender model must be numbered 0, 1, ..., num_items - 1.
  ▿ generic : 1 element
    - reason : "Item IDs in the recommender model must be numbered 0, 1, ..., num_items - 1."

我怎么才能解决这个问题？

完整的操场代码：

let trainingData = try MLDataTable(contentsOf: URL(fileURLWithPath: "/.../test.csv"))
let model = try MLRecommender (trainingData: trainingData, userColumn: "userID", itemColumn: "itemID", ratingColumn: "rating")
let recs = try model.recommendations(fromUsers: ["050510A3-0C96-4F57-8A45-433422680464"])

Answer 1

我通过使用高于0的常态化和虚拟分数来解决这个问题。更多信息在这里：https://pawel.madej.com/post/ml-recommender-in-practice