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你们中有谁知道一些很好的特定库，其中包含专门针对协作过滤/推荐系统的通用算法的实现，这些算法是用C++编写的
所以就像机器学习库一样，只是它是专门针对协同过滤和/或推荐系统的
浏览 0提问于2011-05-09得票数 0
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使用基于协同过滤的推荐使用机器学习方法和基于图的方法的优缺点是什么？user_company_name、product_name、product_price、product_ingredients)，并希望根据来自同一地点的其他用户、公司正在购买的产品、根据产品价格、成分等向用户推荐产品我想评估Neo4j (图形数据库)和Mahout (机器学习)的协同过滤。
浏览 0提问于2015-11-04得票数 0
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我正在使用真实的用户数据实现一个电影推荐系统。我打算采用协同过滤的方法。然而，这种方法通常需要一个巨大的矩阵来存储用户的评分电影。因为我有超过一万部电影和十万用户。我不可能创建这么大的稀疏矩阵。我想知道每个人是如何在如此大量的数据中实现协同过滤的？谢谢!
浏览 3修改于2013-03-13得票数 2
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我和我的朋友已经决定在python.Initially中做一个关于推荐引擎的项目我们决定使用支持向量机做我们的项目，但很快发现它很难，因为它的监督学习，现在我们正计划使用自组织映射和可能的耦合与协同过滤(不知道这是否可能)来建立engine.Would任何人建议一个好的参考自组织map.Also除了使用协同过滤之外的任何其他选择。
浏览 0提问于2012-03-09得票数 3
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我正在设计一个网站，它是围绕着根据用户的品味向用户推荐各种商品的概念而建立的。(例如，他们评分的项目、添加到收藏夹列表的项目等)亚马逊、Movielens和Netflix就是这样的例子。
浏览 3修改于2013-12-09得票数 8
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Mahout提供三种类型的过滤-
1.数据模型2. UserSimilarity 3. ItemSimilarity 4.UserNeighborhood 5.推荐</em
浏览 5修改于2017-08-27得票数 1
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我正在寻找推荐系统为我的应用程序，推荐专辑的基础上用户购买的历史。我发现了一些系统/算法，比如协同过滤(基于用户/项目/模型/混合)。哪一个最适合我的应用程序？或者你能给我一些更好的解决方案吗？
浏览 0修改于2019-11-28得票数 0
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我正在尝试使用sklearn truncatedSVD方法来实现协同过滤。然而，我收到了非常高的rmse，这是因为我对每一个推荐都得到了非常低的评分。我在一个稀疏矩阵上执行truncatedSVD，我想知道这样低的推荐是不是因为truncatedSVD接受非分级电影作为0级电影？如果没有，你知道什么可能会导致低推荐吗？谢谢!
浏览 1提问于2015-06-25得票数 2
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我想测试一种新的协同过滤算法。一个典型的用例是根据类似于特定用户的用户偏好推荐电影。
研究人员经常使用哪些常用的基准数据集来测试他们的算法？我知道，在计算机视觉中，人们经常使用MNIST或CIFAR，但我还没有找到用于协作过滤的类似数据集。
浏览 0提问于2016-03-23得票数 10
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我知道可以使用Mahout构建一个推荐系统，但是否可以让它具有位置感知功能？例如，它首先过滤掉特定半径内的节点(使用地理空间数据)，然后对这些数据应用推荐(Mahout SVDRecommender)
浏览 0提问于2016-01-30得票数 0
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我最近研究了很多推荐算法(主要是协同过滤)，我发现了很多基于特定用户或项目推荐项目的答案(这是我想做的一部分，所以这是可行的)。
浏览 0提问于2011-05-24得票数 2
因此，我正在建立一个使用客户和产品信息的推荐模型。这将通过隐式完成，也就是说，客户有或没有产品，因为我们没有关于产品的评级信息。我希望模型推荐一个使用协同过滤的产品，所以我正在考虑使用一个推荐模型，比如矩阵分解/ SVD等。我将执行多个测试/实验来确定最佳的算法。在推荐人之前，我应该先进行聚类，根据他们的人口和地理信息来确定相似的客户吗？然后，我是否应该为每个集群训练一个推荐模型？
这种方法是否有任何好处，还是推荐模式能够自然地确定
浏览 0提问于2020-06-18得票数 3
我希望找到一种方法，使用MLlib的ALS矩阵分解为所有用户生成顶级的n个推荐，但仍然没有成功。有人能告诉我有这样的方法存在吗？
浏览 3修改于2016-04-25得票数 1
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我在找一家媒体公司的推荐引擎。它应该处理新闻文章，分类产品，网络商店产品，上市门户的条目。应可采用下列方法：
如果这一建议可以在类别、日期、地理数据或其他数据(网站上的元标签中提供)上进行过滤，也会更好，例如“只给我推荐昨天以
浏览 13修改于2016-01-01得票数 4
我是推荐系统的新手，正在尝试理解标准协同过滤(CF)和LightFM等混合方法之间的根本区别。根据我在网上的研究，大多数提到的混合方法都结合了CF和基于内容的方法。
浏览 13修改于2020-03-25得票数 0
我想找个方法来知道我的推荐系统的准确性。我使用的方法是基于用户X电影矩阵(其中的内容是给定用户对给定电影的评分)创建一个KNN模型。suggestions.flatten()[i]]["title"].values[0], distances.flatten()[i])) return distances, suggestions
调用推荐函数并显示每部电影推荐的的
浏览 9修改于2021-07-12得票数 0
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我真的很想了解人们是如何使用协作过滤和推荐引擎等的。我的意思更多的是在脚本的性能方面，而不是任何东西。我已经说过阅读编程集体智能，这是非常有趣的，但倾向于更多地关注算法方面的事情。整个系统的基础是向用户推荐帖子。我的应用程序是PHP/MySQL，但是我使用一些MongoDB来进行协作过滤--我使用的是一个大型的Amazon实例。我的设置实际上是一个2步的过程。因此，我每小时运行一次cron脚本，它运行一个脚本，该脚本计算站点上每个用户推荐的帖子1。这个过程是这样的：
脚本首先决定用户将得到哪种类
浏览 8提问于2012-01-16得票数 4
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我看到了这两篇文章，它们结合协作过滤(矩阵分解)和主题建模(LDA)，根据用户感兴趣的文章/文章的主题术语，推荐用户类似的文章/帖子。新算法称为协同主题回归。
浏览 2修改于2016-06-30得票数 32
我使用的是一个es6过滤器函数，它接受状态钩子的搜索字符串和值，这应该允许用户通过字符串搜索数据，然后应用过滤器属性a11yType。我可以单独通过a11yType或仅通过搜索字符串过滤数据，但无法使两者协同工作。不知道这是怎么回事：const [searchFilter, setFilter] = useState('');const [a11yType, setA<
浏览 0修改于2022-07-14得票数 1
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plz error turn off 1 11 1 Störung bei Paketabtransport2 11 0 Störung bei Paketabtransport 4 11 0Störung bei Paketabtransport
我想在列‘0's’错误‘之后过滤</
浏览 3提问于2019-11-26得票数 0
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