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冷启动推荐方法及算法
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我们正在为我们全新的学习管理系统建立推荐系统.有一堆用户和项目(学习模块)在板上，但没有评级-典型的冷启动问题。
实现基于项目的相似度，哪种算法是正确的？比如说，余弦相似。但是，请注意，没有“矩阵”。我们应该尝试使用标准的ML算法，还是使用我们自己的算法？
浏览 5提问于2015-08-25得票数 1
我正在尝试用Django框架实现一个组推荐系统，使用Python的LensKit工具(特别是一个适应UserUser算法的推荐对象)。然而，它只在某些情况下返回单个推荐(对于某些特定用户)，但它总是返回用户组的推荐(我创建了一个混合用户，其分数是组成员分数的平均值，并为其请求推荐)。下面是我为个人用户和组请求推荐的实现：from .models import Movie, Rati
浏览 14提问于2021-05-22得票数 1
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我正在研究一种算法，为您提供一个平台的推荐，您可以在这个平台上查看餐馆。因此，数据库有3个表，“用户”、“餐馆”和“评论”。评论的评级为1-5。每家餐厅可以有多个评论，用户可以有多个评论。首先，我将解释我目前的研究/结论，通过使用基于内容的过滤器，我找到了一个解决方案。0.75 | 1 | 0.45 | 0.98
浏览 4提问于2016-11-02得票数 2
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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。我正在尝试建立一个新闻推荐系统。我现在面临的问题是，新闻只有很短的一段时间是相关的，几乎没有人会给新闻评级。因此，我只有隐式反馈(视图)，没有显式反馈(评级)。我想知道如何处理冷启动问题，因为在开始时没有新闻会被阅读
浏览 0提问于2015-01-23得票数 5
我想知道是否有任何方法可以为新用户获得推荐，使用已经训练好的WALS模型，并给出用户喜欢的项目列表。在 python库中有一个类似的特性
浏览 6提问于2018-11-07得票数 1
我尝试使用显式训练函数来根据用户偏好(派生偏好)推荐产品，MSE对于训练和测试数据集都足够好。(lambda=0.01，alpha=1.0)
现在我知道这些是不同的算法，但是我如何判断隐式算法是否比显式算法更有效呢？
浏览 11提问于2017-01-16得票数 2
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项目推荐服务
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我应该用MyMediaLite提供图书推荐服务。到目前为止，我已经使用Nutch爬虫从网站上收集了书籍，并将信息存储到hbase中。问题是，我实际上并不完全理解这些东西是如何工作的。
浏览 1提问于2015-08-31得票数 0
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我正在开发一个推荐系统，它应该为我的客户提供他们应该采取的行动，以达到特定的目标。
*评分依据的是结果与目标之间的距离。我尝试将实际结果作为我的推荐系统的“目标”，并将推荐的行动与实际采取的行动进行比较。我不确定这是正确的方式，任何建议都将受到赞赏。
浏览 0提问于2018-10-23得票数 4
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最近对推荐系统很感兴趣，但现在缺少一些很好的学习资料，有谁能简单介绍一些目前都有哪些推荐算法呢，又有哪些应用场景呢？目前手机资讯app推荐的是挺精准的，但是总感觉推荐的有些过于单调了，我每天都只能看到同样的推荐内容，又该如何改进呢？
浏览 4379提问于2018-03-22
我已经使用Google reCaptcha V2 (不可见的recaptcha)很长一段时间了，我们知道如果某个垃圾邮件发送者或机器人试图调用我们的API，那么用户将得到一个谜题来解决。如果我使用解决方案，在这种情况下，Google将返回基于用户所采取的操作的分数，会发生什么？如果垃圾邮件发送者购买了一个新的IP范围并试图调用我们的API，那么google返回特定IP的低分数的频率如何？我在我的网站上看到，垃圾邮件发送者每次都会用新的IP调用API，所以需要检查google是如何检测到这一点的。
浏览 15提问于2022-08-22得票数 1
我正在从事一个android项目，在这个项目中，我需要判断/分级用户String条目，并将它们与“正确答案”(也就是String )进行比较。在这种情况下，我希望我的算法接受“礼物”、“圣诞礼物”、“圣诞礼物”……等等，作为正确的答案。当然，我可以创建一个数组，包含所有可能的答案，但这并不理想，尤其是在我处理较长的散文文本时。那么，问题is..are，有什么推荐的算法或库，我可以用在这里吗？如果没有，有什么好的选择呢？
浏览 5提问于2020-12-14得票数 1
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如何实现策略设计模式？
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我正在开发一个推荐系统。这将是一个Android应用程序，其中用户将输入他们的首选项，并在这些首选项的基础上，其他匹配的配置文件将显示给该用户。我从用户那里获取数据并将其存储在Firebase中。这些是数值，为了向该用户显示匹配的配置文件，我使用了两种算法来计算用户之间的相似性计数：Cosine similarity和Pearson correlation // compute pearson co
浏览 0提问于2017-09-03得票数 2
我正在研究课程中的推荐系统，这个问题突然出现在我的脑海中。我想知道是否可以在每个用户的基础上判断，即所有用户都是平等的。
浏览 5提问于2015-12-31得票数 3
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我有一个应用程序，我有用户喜欢的音乐流派，每当用户听了一首歌，他就给它打分。我想向他们展示用户可能like.How的最相关的歌曲，我在数据库模式上进行吗?我应该从用户那里获取哪些所有数据，以及如何获得与特定用户最相关的歌曲？清晰的解释是值得赞赏的。
浏览 1提问于2016-05-31得票数 0
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这些App基本都有给用户推荐音乐的功能，总能在不经意间听到惊艳自己的音乐。这些歌单是有音乐团队精心定制推送给用户吗？还是来源于哪里呢？这些音乐推荐的工作原理又是什么？
浏览 1496提问于2018-03-22
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用DSL解析文档
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我已经看过ANTLR，奥斯陆，讽刺和其他一系列，但他们没有专业知识来判断他们是否会是完美的我的任务。
我选择的开发平台是C#。
浏览 5提问于2010-02-03得票数 0
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我遇到了一些博客，其中提到了下面的一句话“解决办法”：如果您不熟悉排序算法是如何工作的问题是，我不知道每个浏览器使用哪种排序算法。对于一些排序算法，例如BubbleSort，这样的函数可能会导致排序算法永远运行，因为它具有1/2^(length)概率，不需要任何交换。是否有人试过，并能判断它是否安全或推荐另一种解决方案？
浏览 3提问于2017-01-08得票数 0
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我一直致力于通过基于隐性反馈的建议来实施推荐系统。因此，我使用元组(用户、项、计数)来创建我的用户项矩阵。我在Insight数据科学博客上使用了一个非常好的例子实现了我的推荐系统：任何想法或方向都会很感激！
谢谢
浏览 2提问于2016-04-06得票数 1
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