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我已经和玩了很长一段时间了，我发现生成推荐是非常有用的。然而，有两个主要的问题，我想知道。要评估LightFM模型，在建议级别重要的情况下，我是否应该更多地依赖precision@k或其他提供的评估指标(如AUC score )？如果使用WARP损失函数训练的模型对precision@5的得分为0.089，您将如何解释？AFAIK，精度在5告诉我，在前5名的结果中有多大比例是积极的/相关的。
浏览 1修改于2017-08-02得票数 9
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当我使用model.save(path)保存模型时，它被存储在gz.parquet文件中。
model.saveAsTextFile("path")
请给我一个解决这个问题的方法。
浏览 7修改于2016-03-16得票数 0
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我想要建立的是一个推荐系统，它利用数据来推荐哪种行为最大限度地提高了在进行中的索赔中，某个给定客户返回工作的可能性。利用上面描述的数据，我建立了一个神经网络来预测一个封闭索赔的结果。我计划像这样使用已完成的模型:迭代所有可能的操作，并为每个操作追加到所讨论的声明中，以生成一个新的“假设”操作序列。对于每个假设序列，通过经过训练的模型进行前馈，并查看哪一个动作使输出向量的指数“得分”最大化，该指标对应于返回工作。最大限度地提高这一分数的行动就是建议。无论哪种动作，当我在模型中给出新的动作序列时
浏览 0修改于2020-10-16得票数 3
例如，新用户加入了系统，但是模型还不知道他的情况。我发现了类PlusAnonymousConcurrentUserDataModel，，它允许向模型中添加少量条目并获得更精确的推荐。文档为它提出了更多限制使用的场景:我必须：
可以使用这个类迭代地收集数据直到模型被定时器重建吗？
浏览 1提问于2018-10-25得票数 1
为了验证推荐模型，通常的方法是创建一个延迟集，提供随机建议(类似于A/B测试设置)。然而，在医疗保健应用中，这是不可能的，因为随机的建议可能会危及病人的生命。因此，验证模型的合理方法是什么？
浏览 0修改于2019-04-08得票数 0
我正在尝试使用spark文档生成一个简单的肌萎缩侧索硬化症模型。我不能为这个大案例生成模型。请帮我找一个指针。我只需要完成创建模型部分，这是我在处理大数据集时遇到的问题。有人能帮帮忙吗。
编辑:我尝试过的另一种方法，通过使用广播变量更快。但它已经运行了12个小时，没有任何进展的迹象。
浏览 28修改于2017-03-18得票数 1
我遵循了这里的小教程：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/recommendation来训练一个基于ml-1m movielens数据集的推荐模型我尝试添加自己的代码来将keras模型转换为tflite以放在firebase上，但converter.convert()抛出了一个值错误。我甚至不确定如何格式化输入数据以获得推荐。 我是ml和tensorflow的新手，
浏览 7提问于2020-03-30得票数 1
我正在尝试构建一个具有不同模型集的推荐引擎。我可以将这些模型保留为即插即用类型，或者使这些模型相互依赖。我正在寻找一个算法。做一个推荐引擎让我的大脑变得模糊。:-)。帮助。
浏览 0提问于2012-08-29得票数 0
如何在给出的职位描述的基础上建立一个更好的简历推荐模型？
我很熟悉弓形或tfidf (n克)的方法，然后采取余弦相似，但我正在寻找一种深入的学习方法。我没有任何标有标签的数据要评估。
浏览 0提问于2020-06-24得票数 4
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我正在创建一个系统，在这个系统中，用户可以推荐其他用户，从而获得好处。我目前有一个通过Devise创建的用于身份验证的用户模型。id user_id referrer_id
但是，默认情况下，referred_id会推断出一个名为referrer的模型。无论如何，自动创建推荐？
浏览 0提问于2011-03-22得票数 1
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但是，当我想要建立一个推荐模型时，我找不到如何开始使用它们的方法。例如，如果我有一个客户的购买数据集，其中包含日期、产品名称、产品制造商、价格、订购设备等。
推荐的问题类型是什么？
浏览 1提问于2015-11-10得票数 4
假设给您两个推荐系统进行评估，A和B。使用大数据对模型A进行培训，用小数据对模型B进行培训(这意味着A将有更多的项可供选择以进行推荐)。你如何比较这两种型号
浏览 0提问于2022-03-03得票数 2
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3回答
我想解决的问题是，我们有一个非技术人员与客户打交道，他们设计了一个非交互式的模型(可以是word布局，有时是粗略设计)。对于创建HTML模型的工具，我能得到一些好的建议吗?非技术人员也可以在不浪费大量时间学习的情况下工作吗？(我正在考虑为web表单创建和保存所有组件，而非技术人员可以重用这些组件)。
浏览 0提问于2019-10-22得票数 2
我正在使用星火建立一个推荐系统原型。在阅读了一些教程之后，我已经能够根据我的数据来训练一个MatrixFactorizationModel。但是，由Spark训练的模型只是一个Serializable。如何使用此模型为实际用户提供推荐？我的意思是，如果用户数据增加了，我如何将模型保存到某种数据库中，或者更新它呢？例如，Mahout推荐库所训练的模型可以存储到像Redis这样的数据库中，然后我们可以查询推荐的项目列表。但我们怎样才能在星火中做类似的事情呢
浏览 1修改于2015-01-07得票数 6
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我在做一个推荐系统。对于类似的查询，我想给出类似的建议。用户创建一个查询。他可以在地图上选择想要的位置，这就是为什么query的功能中有经度和纬度。我想在推荐算法的查询模型中添加经度和纬度。 self.query_features_embedding(inputs["query_features"]),我将查询模型传递到这个排序模型中，该<
浏览 8提问于2022-07-07得票数 0
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嗨，我正在做一个关于亚马逊电影评论的实践项目，我做了所有被问到的事情，除了建立一个模型，它将推荐给那些没有看过也没有被评级过的用户的电影。但是，当我试图训练和拆分模型时，我在分配x/功能和y/目标时遇到了问题，因为user_id不是数字的，例如'A3R5OBKS7OM2IR‘。
浏览 0修改于2020-11-26得票数 0
inputs['artist_name']), ], axis=1) ])
return self.title_embedding(inputs)
查询模型创建深度模型feature_embedding = self.embedding_m
浏览 6提问于2022-04-08得票数 1
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