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问预测推荐系统的概率？
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Stack Overflow用户

提问于 2020-07-04 20:33:35

回答 1查看 102关注 0票数 0

我有一个数据集，其中有一个稀疏效用矩阵( user - product )，具有二进制输入:如果用户?购买了产品?，则为1；如果没有购买，则为0。

然而，它在测试集上有不同的含义，0表示我们不知道用户是否购买了该产品，1表示我们确定用户购买了给定的产品。

我需要为每个产品中的每个用户获取用户?在测试集中购买产品?的概率。为此，我希望使用不同的矩阵分解技术，如FunkSVD、NMF或SVD++，但我非常困惑：

这些技术只允许我在测试集上获得标签(1或0)，但我需要计算获得1的概率，而不是标签本身。

我该如何解决这个问题？或者我将其视为一个分类问题，然后使用所有常见的分类技术？

sparse-matrix

recommendation-engine

svd

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2020-07-22 04:17:58

好的，基于Recurrent-Knowledge-Graph-Embedding的一种方法可能会有所帮助。

尝试将用户-项目交互转换为知识图，并挖掘图中user_i和item_j之间的top-n路径。按照本文所述构建RNN模型及其代码，以获取概率。

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/62734160

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