Рекомендации Mahout на Двоичных данных
Я - новичок к mahout. Моя цель состоит в том, чтобы произвести рекомендации на купленных данных двоичного пользователя. Таким образом, я применил модель подобия объекта объекта в вычислительной вершине N рекомендации для данных линзы фильма, принимающих 1-3 оценки как 0 и 4-5 оценок как 1. Затем я пытался оценить свои рекомендации с оценками в данных тестирования, но едва было два или три соответствия от моих лучших 20 рекомендаций до оцененных объектов вершины в данных тестирования и никакое соответствие для большинства пользователей.
Так мои рекомендации полностью плохо по своей природе, или я должен пойти для другой меры для оценки моих рекомендаций?
Помогите мне!Заранее спасибо.
Pranay, 2-й Ваш, студент UG.
1 ответ
Я думаю, что мы ответили на ваш вопрос в списке рассылки, который был лучшим местом, чтобы спросить:
Я бы отобразил все оценки, всех значений, на 1. Практически говоря это, вероятно, будет более "точным".
Вы используете тест "точность-вызов"? Они не слишком информативны, хотя это единственное, что вы можете сделать, чтобы оценить рекомендации без рейтингов. То есть, тестируется рекомендует ли он уже известные предметы, но это не является это не обязательно хороший тест на то, что он дает хорошие рекомендации. Он может рекомендовать лучшие вещи и не получить за это оценку.