推荐算法的数据集大小

Question

我正在使用weka创建推荐系统。到目前为止，我在互联网上读到的关于dataset的内容是，它应该有更多的数据供推荐才是好的。我想知道，如果我试图推荐一些我们不能拥有大量数据的东西。例如，如果希望为特定城市创建公园或医院推荐系统。它不会有超过100个条目。所以用小数据集来做可以吗？

Answer 1

正如this post中所报告的，有一些指南或经验法则可以用来为模型准备足够的数据。这里的一些建议包括：

• 至少是培训案例的六倍
• 至少是每个类的特性数的三倍

请注意，这些只是经验法则，根据数据的复杂性，这些规则可能足够，也可能不够。根据本文概述的建议，100个案例可能就足够了，但正如Ramanan所述，更多的案例可能会更好。

希望这能帮上忙！