predictionio

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我运行了pio deploy，它似乎没有错误，但我不确定事情是否正常运行。做任何下面的警告标志任何可能表明它没有工作的警告？ [INFO] [Runner$] Submission command: /opt/spark-1.4.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit --class io.prediction.workflow.CreateServer --jars f

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从Prediction.io批量导出分数

我们使用Prediction.IO作为我们的推荐引擎。部署后（pio deploy），我们可以调用部署后创建的Web服务，以便在需要时一次获得一个用户的推荐结果。我们还可以通过一次呼叫向很多用户发送很多请求。因为我们拥有数十亿的事件和数百万的用户实体，所以使用http端口的Web服务不是一种快速的方式来导出数据并对其进行分析，比如在Hive中。问题是，我们无法找到一种方法来为所有用户导出推荐

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如何通过自定义参数过滤UR模板中的项目？

问题是UR template 当我保存这样的项目： { "event" : "$set", "entityType" : "item", "entityId" : "ipad", "properties" : { "category": ["123", "1145"] "expireDate": "2016-10-05T21:02:4

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PredictionIO：在OSX上为postgresql安装JDBC驱动程序

我正在尝试按照PredictionIO教程进行文本分类工作provided here.我正在使用OSX和PredictionIO以及PostgreSQL。当试图数据导入到我赤裸的应用程序会与命令 pio import --appid 1 --input data/stopwords.json 我得到以下错误： Exception in thread "main" java.sql.SQLEx

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安装没有互联网连接的SBT

我想在一台无法连接到互联网的机器上使用prediction.IO。当我尝试构建时，它想要下载SBT的依赖关系。我想知道如何手动完成此操作，并且如果有可以下载所有依赖项的位置，并运行SBT。我真的很感激任何帮助。我在这里死去。非常感谢！

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预测IO +通用推荐器中推荐数量的减少

我们正在尝试使用PredictionIO（版本0.9.5）+通用推荐器（版本0.2.3）为我们的服务用户构建个人推荐。 EventServer正在收集有关用户对MySQL数据库中项目评分的事件，Recommender的重新培训按计划程序运行并将个人建议存储到ElasticSearch。在开始和稍后的一些列车中，推荐人的回复看起来很不错，但过了一段时间，推荐人数开始下降。我们查看了ElasticSe

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Java的电子商务推荐给空分

我们遵循以下文件获得一个基本的电子商务推荐引擎了：模板中使用：PIO模板得到PredictionIO /模板斯卡拉平行-ecommercerecommendation 文件如下：https://docs.prediction.io/templates/ecommercerecommendation/quickstart/ 但是，我们调整了在几个步骤获得的引擎启动和运行： engineFactor

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我该如何计算真正的，真的负数，假阳性和假阴性

其实我在specificity和sensitivity上工作。我必须计算混淆矩阵。但我不知道如何计算。预测IO模型的输出分为正面，负面和中性三类。当我的输出超过2个类时，任何人都可以告诉我如何计算混淆矩阵。这可能是一个愚蠢的问题，所以请指导我如何实现我的目标。 Sensitivity = (no of true positive)/ ((no of true positive)+(no of fa

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PredictionIO PIO状态：动物园管理员存在失败

我通过安装PredictionIO $的bash -c “$（卷曲-s https://install.prediction.io/install.sh）” ，当我做了PIO状态，它显示以下信息： [INFO] [Console$] Inspecting PredictionIO... [INFO] [Console$] PredictionIO 0.9.5 is installed at /U

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Prediction.io：无法部署引擎

我试图在本地机器上设置Prediction.io Text-Classification Engine。然而，在试图pio build，我得到以下信息： [ERROR] [Console$] No valid engine instance found for engine iMXSzwtuLBqTGDQVWFwhXLyX3MELx6Ox 2089ace31214efdc353ab45e911b7