Un moteur de recommandation tente de prédire à quel point un utilisateur appréciera certains biens (films, livres, chansons, etc.) et formule des recommandations. Ils sont souvent utilisés par les vendeurs en ligne pour suggérer de nouveaux achats.
Envisagez un problème de filtrage collaboratif. Nous avons une matrice de taille #users * #items. si l'utilisateur i aime l'article j, si l'utilisateur i n'aime pas l'article j ets'il n'y a pas de données sur la paire (i, j). Nous voulons prédire pour les futurs utilisateurs, paires d'articles.MMMMi , j= …
J'essaie de concevoir une technique de factorisation matricielle pour un élément utilisateur simple, un système de recommandation de notes. J'ai 2 questions à ce sujet. Tout d'abord dans une implémentation simple que j'ai vue de la technique de factorisation matricielle pour la recommandation de film, l'auteur vient d'initialiser les dimensions …
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x time. Les deux timeet grouprésulté …
Supposons que j'ai construit un système de recommandation qui (étant donné, par exemple, le classement des films ou celui de nombreux utilisateurs) produira une liste de 10 films recommandés pour chaque utilisateur à regarder. Imaginez que j'ai également un grand nombre d'articles de film, ainsi qu'un journal des notes des …
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