我正在构建一个基于内容的电影推荐系统。这很简单，只要用户输入一个电影标题，系统就会找到一部具有最相似功能的电影。直到现在，当我想评估系统的准确性时，一切都运行得很好。我在Google上找到的一些公式只是基于评分值来评估准确性(比较预测评级和实际评级，如RMSE)。您能建议任何方法将相似度分数转换为预测评分，以便我可以应用RMSE吗？或者有没有解决这个问题的办法？
浏览 1提问于2011-05-29得票数 15
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我一直在阅读有关推荐系统和构建推荐系统的方法的论文和书籍。在其中的许多案例中，Netflix竞赛就是一个例子。在Netflix上，用户对电影进行评分(从1到5)。在那次比赛中，参赛者被用户提供了一个电影数据库和相应的评分，他们应该实现一个系统，最好地预测电影的评分，并使用该评分向用户推荐电影。对于评估，他们建议使用使用预测评级和实际评级作为参数的度量进行交叉验证。预测评级是使用用户的历史和他对电影的评级来计算的。
我正在尝试建立一个新闻推荐系统。
浏览 0提问于2015-01-23得票数 5
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我正在构建一个使用用户项目评分矩阵的推荐系统。用户对项目1-5进行评分。但是，我使用0来表示用户是否尚未对此项目进行评分，并认为这可能会影响推荐器输出的预测评分。
浏览 5提问于2020-08-10得票数 0
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我正在开发一个在线员工评估系统，当我试图为这个项目找到最好的表格设计时，我发现自己遇到了麻烦。到目前为止，我有以下表格:用户、活动、表单、章节、问题。
浏览 4提问于2012-08-19得票数 0
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我已经读过一些关于推荐系统中的矩阵分解(潜在因子模型)的论文，我可以实现该算法，我可以得到与论文在MovieLens数据集上所说的类似的均方根结果。然而，我发现，如果我尝试通过对预测评分进行排名来为每个用户生成top-K(例如K=10)推荐电影列表，似乎所有用户认为评分最高的电影是相同的。
这就是它的工作原理，还是我弄错了？
浏览 3提问于2012-12-07得票数 1
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在我的应用程序中，我有一个“评级我们”按钮，我想使它，以便用户得到一个巨大的奖励，如果他/她离开我的游戏评论。我该怎么安排呢？let appID = "1292341923" i
浏览 3提问于2017-10-10得票数 0
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我运行了一个ALS推荐系统程序，正如在上找到的那样，它使用了MLlib。当使用等级为1-5的数据集(我使用了MovieLens数据集)时，它给出了预测评分超过5的建议！我对潜在因素推荐系统进行了研究，给人的印象是Spark的实现是基于的。我是否误解了算法，还是程序有缺陷？
浏览 3提问于2015-03-14得票数 7
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在过去的几天里，我一直在使用推荐引擎，并且遇到了这个非常好的教程，它演示了在协作过滤器中使用交替最小二乘：def print_recommendations(W=W, Q=Q, Q_hat=Q_hat, movie_titles=movie_titles): Q_hat *= float(5) / np.max(Q_hat) for jj, movie_id in
浏览 2提问于2016-04-04得票数 1
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源端有两个数据源：src_a/src_b，每个源下面有a-g最多7个数据库，实际测评数据有可能少于7个数据库；每个数据库下面有固定的4张表，实际测评数据表结构有可能和给出的测试数据test_data_0
浏览 180提问于2022-01-01
我最近使用了DARPA网络流量数据包及其在KDD99中用于入侵检测评估的派生版本。
请原谅我有限的计算机网络领域知识，我只能从DARPA数据包头中获得9个特征。而不是KDD99中使用的41个特性。我打算继续我在UNB ISCX入侵检测评估DataSet上的工作。但是，我想从pcap文件中派生出KDD99中使用的41个特性，并将其保存为CSV格式。有没有一种快速/简单的方法来实现这一点？
浏览 0提问于2012-12-30得票数 5
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我不明白为什么下面两个案例是不同的？因为懒惰的评估？Main> [x:xs | x:xs <- tails [1,2,3]]2)=> [[1,2,3],[1,3],[1], [2,2,3],[2,3],[2],[3,2,3],[3,3],[3]]
浏览 1提问于2011-03-05得票数 1
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