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我使用的数据集是library(recommenderlab)
Amazon <- read.csv(Path to Reviews.csv, header
浏览 3修改于2017-05-23得票数 2
以下是我所做的步骤# Loading to pre-computed affinity data 在最后一步，我说了一个错误是否有人使用了recommenderlab
浏览 1提问于2015-06-03得票数 0
SOAAAGQ12A8C1420C8 384e068d83822096b2ef9a35ba520d97a8f74741 Orgelblut Dolores Bohren & Der Club Of Gore 2008
我试图使用recommenderlab
浏览 1修改于2019-11-03得票数 0
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Recommenderlab -获取包含UBCF建议的user_id RealRatingMatrix。我试图使用recommenderlab (与RSTUDIO一起)获取recommendations.When --我使用的是UBCF --我无法从包含预测的realRatingMatrix中提取用户id这是我使用的示例代码：data(Jester5k)r <- sample(Jester5k, 1000)
rec_pop <-
浏览 1修改于2014-12-16得票数 2
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我已经使用带有binaryRatingMatrix的recommenderlab包创建了一个评估方案。如何从实际数据中查看未知测试集中的所有用户？
浏览 2修改于2018-06-18得票数 1
matrix_table', @output_data_1_name = N'Sales',
@script=N'library(recommenderlab
浏览 5修改于2018-05-21得票数 1
我正在尝试学习使用用户给出的评分来预测其他用户可能喜欢的产品类别，方法是将recommenderLab包的基于用户的协作过滤放在R中。
浏览 3提问于2020-08-19得票数 0
我开始使用R，当使用下面的代码时，我得到了声明Error in library("recommenderlab") : there is no package called ‘recommenderlab’ Execution halted的错误 /usr/bin/ld: cannot find -llapack’
* removing ‘/home
浏览 3修改于2016-11-25得票数 1
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我试图通过使用recommenderlab包在R中做基于用户的推荐，但是我总是从模型中得到0(no)的预测。我的代码是：# Loading to pre-computed affinity data # Convert R into realRatingMatrix data structure
# realRatingMatrix is a recom
浏览 3提问于2017-01-22得票数 0
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我有一个相当简单的推荐问题:我希望在R中使用recommenderlab构建一个混合推荐程序，在这里，我推荐MovieLense数据集中已经喜欢的电影，以及流行电影和一些随机电影。library(recommenderlab)
MovieLense100 <- MovieLense[rowCounts(MovieLense) > 100,Recommenderlab文档表明，只要用户in在培训数据中，这是可能的。
浏览 2修改于2018-12-19得票数 2
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我正在使用R中的recommenderlab包中的基于用户的协作过滤来向用户推荐top-N项。我使用二进制用户-物品矩阵作为输入(从购买历史创建)。rTest, n = 500, type = "topNList")在caret包的predict方法中，你只需要指定type="prob"，所以我在recommenderlab
浏览 0修改于2016-01-01得票数 4
我正在使用recommenderlab来获得来自UBCF和IBCF模型的建议，而且一切看起来都很好(我得到了建议，它们似乎是有意义的)。我的IBCF推荐结构如下： Formal class 'Recommender' [package "recommenderlab"] withchr "IBCF" .. ..- attr(
浏览 4修改于2018-03-07得票数 2
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library(recommenderlab)cor_mat <- as( similarity(MovieLense, method = "pearson", which
浏览 1提问于2019-06-19得票数 1
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我想用包Recommenderlab的功能来评估我的模型
scheme <- evaluationScheme(UserByProductRRM, method = "cross-validation"
浏览 2修改于2018-06-26得票数 1
这是来自recommenderlab包的代码片段，它接受带有评级的矩阵，并返回每个用户的前5个元素-
reclist <- apply(ratings, MARGIN=2, FUN=function(x
浏览 1提问于2014-10-29得票数 1
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我使用R语言构建了基于recommenderlab软件包的推荐系统原型。在执行以下代码时：
library(recommenderlab
浏览 2提问于2016-04-03得票数 0
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我试图评估几种推荐方法的结果，从recommenderlab到我需要对“结果”和“预”变量进行后处理，有人能解释我如何做到这一点吗？
浏览 3提问于2015-05-06得票数 1
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