Perguntas com a marcação «recommender-system»

Estou aprendendo sobre fatoração matricial para sistemas de recomendação e estou vendo o termo latent featuresocorrer com muita frequência, mas não consigo entender o que isso significa. Eu sei o que é um recurso, mas não entendo a idéia de recursos latentes. Poderia explicar isso? Ou pelo menos me aponte …

24 machine-learning  data-mining  recommender-system 

Ao criar uma classificação, digamos, para um mecanismo de pesquisa ou um sistema de recomendação, é válido confiar na frequência de cliques para determinar a relevância de uma entrada?

17 recommender-system  information-retrieval 

Estou tentando criar um sistema de recomendação usando filtragem colaborativa. Eu tenho as [user, movie, rating]informações usuais . Gostaria de incorporar um recurso adicional, como 'idioma' ou 'duração do filme'. Não tenho certeza de quais técnicas eu poderia usar para esse problema. Por favor, sugira referências ou pacotes em python …

16 python  r  recommender-system 

Eu gostaria de saber como exatamente a maioria das recomendações baseadas no usuário e no item diferem umas das outras. Define que Baseado no usuário : recomende itens encontrando usuários semelhantes. Isso geralmente é mais difícil de dimensionar devido à natureza dinâmica dos usuários. Baseado em itens: calcule a similaridade …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system 

Há um projeto paralelo no qual estou trabalhando, onde preciso estruturar uma solução para o seguinte problema. Eu tenho dois grupos de pessoas (clientes). O grupo Apretende comprar e o grupo Bpretende vender um determinado produto X. O produto tem uma série de atributos x_i, e meu objetivo é facilitar …

12 bigdata  text-mining  recommender-system 

Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of time steps n - length of input …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Alguém pode explicar como as máquinas de fatoração com reconhecimento de campo (FFM) se comparam às máquinas de fatoração padrão (FM)? Padrão: http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf "Field Aware": http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/kaggle-2014-criteo.pdf

11 machine-learning  recommender-system 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Parece que a maioria das línguas tem algum número de …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

A questão Como posso prever a classificação de um novo usuário em um modelo de ALS treinado no Spark? (Novo = não visto durante o tempo de treinamento) O problema Estou seguindo o tutorial oficial do Spark ALS aqui: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html Eu sou capaz de construir um bom recomendador com um …

10 apache-spark  recommender-system  pyspark 

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica peso?

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Eu tenho dois tensores a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quero fazer um produto interno para cada par do lote, gerando c:[batch_size, 1], onde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Quão?

10 tensorflow  scikit-learn  svm  cross-validation  feature-selection  bayesian  machine-learning  decision-trees  parameter-estimation  neural-network  convnet  neural-network  regularization  visualization  machine-learning  similarity  python  pandas  indexing  r  data-cleaning  machine-learning  predictive-modeling  data-cleaning  recommender-system  python  sequential-pattern-mining  software-recommendation  r  visualization  gaussian  distribution  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-hadoop  predictive-modeling  logistic-regression  sampling  machine-learning  regression  feature-selection  mongodb  neural-network  inception  machine-learning  classification  dataset  databases  logistic-regression  deep-learning  backpropagation  classification  data-mining  multilabel-classification  text-mining  data-cleaning  unsupervised-learning  anomaly-detection  python  r  python  pandas 

Desejo adicionar um recurso de recomendação a um sistema de gerenciamento de documentos . É um servidor no qual a maioria dos documentos da empresa está armazenada. Os funcionários navegam na interface da Web e clicam para baixar (ou ler on-line) os documentos que desejam. Cada funcionário tem acesso apenas …

9 machine-learning  recommender-system 

Eu gostaria de testar um novo algoritmo para filtragem colaborativa . Um caso de uso típico é recomendar filmes com base nas preferências de usuários semelhantes ao usuário específico. Quais são alguns conjuntos de dados de referência comuns que os pesquisadores costumam usar para testar seus algoritmos? Sei que na …

9 dataset  recommender-system 

Para o projeto final do curso em Data Science, propusemos o seguinte: Com o conjunto de dados de avaliações da Amazon , planejamos criar um algoritmo (que é basicamente baseado no PageRank personalizado) que determina uma posição estratégica para a colocação de anúncios na Amazon. Por exemplo, existem milhões de …

9 machine-learning  data-mining  dataset  recommender-system