recommendation-engine

    0热度

    1回答

    在Predictionio中运行建议的最低系统要求

    我试图将predictionio与我的应用程序集成。我在Predictionio网站中使用推荐引擎部署，如quick start。 面对很多问题，但能够建立引擎。 我试图用pio train来训练模型。但它给出了一个错误，说“java.lang.StackOverflowError”。所以这意味着我的服务器内存不足。然后我尝试使用pio train -- --driver-memory 5g --
    python apache-spark recommendation-engine data-science predictionio 2016-07-29

    6热度

    1回答

    Prediction.io - pio列车失败

    我使用sphereio/docker-predictionio泊坞窗图像和通用推荐模板template-scala-parallel-universal-recommendation中的Elasticsearch + Hbase版本的Prediction.IO。 pio-start-all和pio status工作正常，事件服务器功能正常。我创建了一个应用程序并导入了几百个事件。 但是，在模板上做
    scala elasticsearch hbase recommendation-engine predictionio 2016-09-19

    1热度

    1回答

    基于项目的协作过滤器的最小数据量

    我正在使用基于项目的协作过滤器为餐馆创建推荐的推荐引擎。每家餐馆的评论评分从1到5。 每个推荐算法都会遇到数据稀疏问题，所以我一直在寻找解决方案来计算正确的相关性。 我在餐厅之间使用调整后的余弦相似度。 当您想计算餐厅之间的相似度时，您需要评价这两家餐厅的用户。但是，对两家餐厅进行评分以获得正确关联的用户的最小数量是多少？ 从测试中，我发现有一组用户对两家餐厅进行评分会导致不良的相似性（很明显）。
    recommendation-engine cosine-similarity collaborative-filtering 2016-11-09

    0热度

    1回答

    在Apache Mahout中刻板印象用户模型实现

    我在推荐系统中实现个人和刻板印象用户模型。我遇到了Apache Mahout，但它似乎只适用于个人用户模型。 我的问题是我如何在Apache Mahout Taste中使用立体声用户模型？ 我对推荐引擎的理解是 你有这些核心参数信息获取的 法（隐性或显性） 用户模式（个人或刻板印象） 推荐技术（合作或内容基地）
    recommendation-engine mahout-recommender 2016-08-04

    1热度

    1回答

    当应用pyspark ALS的“recommendProductsForUsers”（尽管> 300GB Ram集群可用）时，StackOverflow错误

    寻找专业知识在下面指导我解决问题。 背景： 我试图让与灵感的this example 作为部署的基础设施我使用谷歌云Dataproc集群基本PySpark脚本去。 基石在我的代码是功能“recommendProductsForUsers”记载here这使我回顶的X产品，为所有用户在模型 问题，我承担 的ALS。培训脚本运行平稳，并在GCP上很好地扩展（轻松> 100万用户）。 然而，应用预测：即使
    pyspark apache-spark-mllib recommendation-engine google-cloud-dataproc gcp 2016-08-16

    0热度

    1回答

    Python中的推荐引擎 - 包含自定义相似性度量

    我目前在Python中构建推荐引擎，并且遇到以下问题。 我想加入协作过滤方法，它的用户 - 用户变体。回顾一下，它的想法是我们有一个关于不同用户的信息和他们喜欢的项目（如果适用的话 - 这些用户分配给项目的评级）。当我们有新用户喜欢一些东西时，我们只会找到喜欢相同项目的用户，并向这个新用户项目推荐这些用户喜欢的类似于新用户的用户项目。 但我想补充一点。我会推荐给用户的地方，即'今晚去哪里'。我知道
    python machine-learning recommendation-engine data-science 2016-10-11

    0热度

    1回答

    azure建议api上的概率

    我使用http://recommendations.azurewebsites.net/上的azure建议api。 我准备的目录是<Item Id>,<Item Name>,<Item Category>, <Features list>和使用文件：<userId>,<ItemId>。 现在，当我测试推荐人时，我总是得到所有项目的概率为0.5，所以我不得不假定有什么不对。 为了解问题所在，我在目录
    recommendation-engine azure-machine-learning 2016-08-25

    5热度

    2回答

    如何处理python scikit中的缺失值NMF

    我想使用python scikit-learn将NMF应用于我的数据集。我的数据集包含0个值和缺失值。但scikit-learn不允许在数据矩阵中使用NaN值。有些帖子说用零代替缺失的值。 我的问题是： 如果我替换缺失值以零，怎么能算法告诉缺失值和真正的零个值？ 有没有其他的NMF实现可以处理缺失值？ 或者如果有其他矩阵分解算法可以做缺失值预测吗？
    python scikit-learn recommendation-engine svd matrix-factorization 2016-09-07

    2热度

    1回答

    使用LightFM创建稀疏矩阵并打印预测

    我目前正在使用一个名为LightFM的Python库。但是我在将交互传递给fit（）方法时遇到了一些麻烦。 Python版本：3 库：http://lyst.github.io/lightfm/docs/lightfm.html 的文档状态，我应该使以下类型的稀疏矩阵：相互作用（np.float32 coo_matrix形状的[n_users，n_items]） - 基质 ，但我似乎无法使它发挥它
    python machine-learning scipy sparse-matrix recommendation-engine 2016-10-29

    6热度

    2回答

    在Predictionio中训练数据时出现异常

    我试图按照quick start guide中提到的部署推荐引擎。 我完成了构建引擎的步骤。现在我想要训练推荐引擎。我在快速入门指南中提到过。 （执行pio train）。然后我得到了冗长的错误日志，我无法在这里粘贴所有内容。所以我把错误的前几行。 [INFO] [Console$] Using existing engine manifest JSON at /home/PredictionIO
    python apache-spark recommendation-engine data-science predictionio 2016-07-28
最新问题