Eine Empfehlungs-Engine versucht vorherzusagen, wie sehr ein Benutzer bestimmte Waren (Filme, Bücher, Lieder usw.) genießen wird, und gibt Empfehlungen ab. Sie werden häufig von Online-Anbietern verwendet, um neue Einkäufe vorzuschlagen.
Was ist der grundlegende Unterschied zwischen artikelbasierter kollaborativer Filterung und marktbasierter Analyse? Ist das letztere ein Spezialfall des ersteren?
Ich versuche, eine Matrixfaktorisierungstechnik für ein einfaches Bewertungsempfehlungssystem für Benutzerelemente zu entwerfen. Ich habe 2 Fragen dazu. Zuerst in einer einfachen Implementierung, die ich von der Matrixfaktorisierungstechnik für die Filmempfehlung gesehen habe, hat der Autor gerade die Dimensionen der latenten Merkmale initialisiert. Nennen wir es K der beiden latenten Merkmalsbenutzer- …
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
Angenommen, ich habe ein Empfehlungssystem erstellt, das (z. B. Filmrankings oder was auch immer von vielen Benutzern angegeben wird) eine Liste von 10 empfohlenen Filmen erstellt, die jeder Benutzer ansehen kann. Stellen Sie sich vor, ich habe auch einen großen Pool an Filmelementen sowie ein Protokoll mit Benutzerbewertungen und Filmen, …
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