Matrix Factorization Yeni Kullanıcı

Question

Biri benim kullanım durumum için bir Python kitaplığına (veya başka bir dil için bir kaynak veya kaynak kodu) yönlendirebilir mi? Bu, kullanıcılara ilişkin bir sürü veriye ve ~ 100 nesnenin çoğu için "puanlarına" sahip olduğum. Bu veriler üzerinde matris faktörleştirmesi yapacağım ve iki matrisin latent faktörüne ayrışmasını sağlayacağım.

Bir kullanıcının, sistemimin istediğini düşündüğü nesne (verilerini alabilirim) önerildiği bir öneri web sitesine sahip olmak istiyorum. Örneğin. Y için X ve 20 için 10 puan aldı, ancak sistemim, mevcut matrislerimize ve yeni kullanıcının verilerine göre Y için 20 ve Y için 20 puan almasını beklediğinden, X'i bir öneri olarak döndürüyor.

Esasen, bir matris faktörü öğrenmeyi öğrendiğimde yeni kullanıcılarla nasıl başa çıkabilirim? İşbirlikçi filtreleme için matris faktökümünü kullanmaya nasıl devam edeceğim? Teşekkürler! Eğer Python kullanmak isterseniz

Answer 1

ait PCA uygulama kullanılabilir scikit. Kullanımı aşağıda bulabilirsiniz; Eğer (dediğin beri "ya da başka bir dil için bir kağıt veya kaynak kodu") diğer dillerle tamam ise

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html#sklearn.decomposition.PCA

, burada Apache Mahout (Java ile yazılmış) ile bir örnektir.

ParallelSGDFactorizer factorizer=new ParallelSGDFactorizer(dataModel, numFeatures, lambda, numEpochs); 
SVDRecommender recommender =new SVDRecommender(dataModel,factorizer,new AllUnknownItemsCandidateItemsStrategy()); 
recommender.recommend(1,20);