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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
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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</em
浏览 0提问于2015-01-23得票数 5
但是当我在weka中使用Apriori和Fpgrowth算法时。教父发现了一些规则，而Fpgrowth却找不到规则！！为什么会发生这种事？我第一次预处理:数字到标称。它是：的小分区。向现有客户销售额外产品或服务的行为或做法称为交叉销售。提供产品推荐是网上零售商经常使用的交叉销售的例子之一。给出产品推荐的一个简单方法是推荐客户经常一起浏览的产品。假设我们想根据客户已经浏览过的在线网站上的产品向客户<em
浏览 1提问于2016-12-08得票数 1
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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。是否有可能直接从hbase传递数据，而无需将其存储到文件中然后导入？或者这项工作更适合Apache Mahout或LibRec？
浏览 1提问于2015-08-31得票数 0
我在一个电子商务网站上添加了一个带有Amazon个性化的产品推荐功能。我们目前有一个庞大的产品目录，数百万件。我们希望能够在我们的项目详细信息页面上使用Amazon个性化推荐当前项目的其他相关项目。尽管有几个项目(千)得到了大量的交互，这对推荐结果产生了巨大的影响。因此，您将看到，这几个项目总是被推荐，即使它们与当前项目完全无关，创建了一个非常奇怪的建议。我认为这就是我们通常所说的“冷启动”情况--除了通常的冷启动问题是关于“冷启动”
浏览 4提问于2021-07-15得票数 1
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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 4489提问于2018-03-22
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我如何预测一个全新的产品的销售？例如，已经在商店中引入了一个产品，商店希望了解销售情况。
我想这类似于推荐系统中的冷启动问题。但我仍然想知道，是否有任何标准的方法来解决这些问题。
浏览 0提问于2016-08-20得票数 2
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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假设您正在为电子商务应用程序构建一个产品推荐算法，它是作为一个微服务体系结构构建的，该体系结构为用户和产品提供了独立的服务。该算法应该公开为推荐服务，该服务给定用户id，根据推荐产品的购买历史返回推荐产品的列表。问题是，假设推荐算法是脱机的，因此分批运行，并要求每个用户为每次运行购买历史记录，您如何从用户服务中获取这些数据？在单块体系结构中，您可以直接从<
浏览 0提问于2015-01-15得票数 6
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算法提供了一个，我正在使用它，这只会使向算法平台上的算法发送请求变得更加容易。
问题如下:当一个算法函数有一段时间没有被调用时，它将被卸载，并且第一次调用它(冷启动)需要一段时间，可能需要30秒。如果我的Lambda函数将等待30秒的响应，而它恰好在冷启动时触发算法函数，那将是非常昂贵和浪费的。在Lambda中是否有发送HTTP请求的方法，并且当请求完成时，结果被传递到一个新的Lambda函数中，从而不需要Lambda函数在整个时间内等待并浪费资源？编
浏览 4提问于2017-05-07得票数 4
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我已经建立了一个推荐系统，其中有数以万计的项目和它们的功能描述，但到目前为止还没有用户配置文件。我正在寻找可以帮助我引导系统的方法的指针，这样我就可以做一些评估。
浏览 4提问于2013-03-17得票数 0
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有一个customers列表，customers有一个产品列表，每个产品都包含几个单词->。我希望根据活动类型将客户端集群到几个组中-即按常规主题。您如何将这样的模型引入到向量中，例如K-means？
浏览 10提问于2019-12-24得票数 0
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有什么好的算法可以根据人们之前的选择来推荐他们可能喜欢的东西？(例如，亚马逊推广推荐书籍，并用于iRate电台或YAPE等服务中，您可以通过对项目进行评级来获得建议)
浏览 2提问于2009-04-27得票数 19
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我正试图为一个电子商务网站建立一个推荐引擎。通过使用公共推荐方法，我假设我推荐的每种产品都具有相同的价值，所以我所需要做的就是优化转换率--可能使用公共推荐算法，但是当产品的价格变化很大时，我真正需要优化的是针对每个用户的以下公式：比选择正确的算法和方法更大的问题是选择正确的度量，所以我可以比较不同的算法。在这种情况下，推荐了哪些度量和方法&#
浏览 0提问于2016-11-17得票数 4
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给定Firebase函数，在不导致冷启动的情况下，失败事件(意图重试)的正确方法是什么？
考虑到功能通常依赖于第三方服务，而这些服务可能不是100%可靠的，我不希望我的功能因短暂的下游错误而因冷启动而招致进一步的惩罚。这甚至是一个推荐的策略吗？我正在使用Firestore，所以我考虑将可还原的事件存储在一
浏览 5提问于2020-11-20得票数 2
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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
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客户-产品分析
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我是数据科学的新手，我想为我的公司(银行)做客户产品分析。我可以有客户的数据，他们的收入，日常交易，平均余额等，以及他们采取了什么产品(储蓄证书等)根据他们的帐户余额。我是否可以预测新客户或现有客户，根据他们的平均余额、收入等，哪些产品适合他们？机器学习算法能预测特定客户的每种产品吗？我认识到聚类分析和预测分析对这类任务是有用的。但是我想向特定的客户推荐一种特定的产品。哪种算法是有用的？我要从哪里开始？
浏览 0提问于2018-06-18得票数 0
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基于关键字的推荐
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我必须为一个具有以下参数的项目设计一种推荐算法：
从review.com中提取的产品的描述，其中包含产品的特定性。没有任何用户的评级或愿望列表，我只是有这些数据，并必须找到适合用户的产品。
浏览 4提问于2013-05-08得票数 0
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