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我在一个电影推荐引擎工作，我面临一个DB设计问题。我有大约50,000部电影和大约1,3毫秒的关键字相关性，基本上我的算法是提取所有与给定电影有相同关键字的人，然后按关键字相关性的数量排序。例如，我寻找了一部类似于“抛弃”的电影，它返回了“六天六夜”，因为它的关键字相关性最大(4个关键字)：Airplane crashPilot
该算法基于更多的因素，但这是最重要也是最困难的一种方法基本上，我现在做的是得到所有的<e
浏览 1提问于2010-06-17得票数 2
背景: Termpaper，主题:使用从Kaggle抓取imdb的电影数据的数据集。分析了预算-> imdb评级和收入-> imdb评级的相关性。
浏览 2提问于2017-07-22得票数 0
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在这个名为user_pages的表中，我最终得到了一堆可以转换为推荐引擎的原始数据。我所说的推荐引擎是什么意思--我想要分析历史数据，并能够根据一组查看过的页面来预测用户可能喜欢的下一个页面。假设在访问ID为4、9、15的页面后，访问ID为3的页面之间存在很强的相关性。如果用户访问的是页面4、9和15，那么引擎应该推荐页面3。
我想我已经有了创建它所需的所有数据输入代码。我如何写一些东西来分析页面的相关性数据(即几乎每个访问过页面5的人也访问了页面1)，并以某种方式使用
浏览 0提问于2011-05-04得票数 2
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我正在尝试开发一个使用Movielens 100k电影数据集的推荐系统。这对于已经存在于数据集中的用户I很好，但我想注册一个新用户，在固定的no上获得他的评级。然后在分析的基础上给他推荐。为了进行分析，我需要将他提供的评分(5部电影)添加到我的csv形式的数据集中。从截图中查看我的eclipse maven目录结构。我想修改data文件夹下的ratings.csv。从前端获取数据后，如何将其附加到ratings.csv中以扩展我的数据集，从而允许新用户获得推荐。
浏览 0提问于2016-11-15得票数 0
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在评估推荐系统时，RMSE和nDCG给出了什么样的错误度量，以及我如何知道何时使用其中一种而另一种？如果你能给出一个例子，什么时候使用每一个，这也是很好的！
浏览 0提问于2014-06-14得票数 9
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你好，这是我的第一个问题。我遇到了一个关于算法和概率的作业，我找不到可以计算的线索。
问:计算图中三角形的个数:给定一个无向图G= (V，E)，G中的一个三角形是一个大小为3的团(形式上，一组节点{u，v，w}是G中的三角形，如果(u，v)，(v，w)，(u，w)都是G的边)。考虑下面的算法来近似一个图中的三角形数量。首先构造一个采样图G‘= (V，E')，如下所示。G‘的顶点集与G的顶点集相同，对于每个e∈E，以概率p将e放在E’中(假设p为0.1)。在这个新的采样图G‘中，计算三角形的数量，并让T’是G‘中的三角形的数量(假设您已经给出了一个黑箱子例程来计算G’中的三角形的数量)。
浏览 0提问于2017-02-04得票数 1
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我想比较一下在MovieLens数据集上使用NDCG度量的推荐方法。电影1-5明星电影4-2明星电影1-5明星电影3-3明星
电影4-2明
浏览 0提问于2020-11-14得票数 0
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如何优化数据库建议引擎
、、、
我正在制作一个在线引擎，用于逐项推荐电影。我已经做了一些研究，我认为最好的实现方法是使用pearson相关性，并使用item1、item2和相关字段建立一个表，但问题是，在每项的速率之后，我必须在最坏的N个记录(其中N是条目的数量)中重新生成相关
浏览 4提问于2010-04-16得票数 0
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我无法理解，在构建矩阵分解模型时，用户和电影的嵌入都被传递给CFModel类。"movie_id": V **return CFModel(embeddings, train_loss, [metrics])**
但是，在构建softmax模型时，只将电影嵌入传递给
浏览 7提问于2022-06-02得票数 0
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int64state object 现在，我正在尝试构建一个基于内容的协作过滤模型，其中回答的问题是“给定一家餐厅，推荐相似的餐厅我正在尝试实现一个在下面给出的模型 基于内容的推荐器 这里https://www.datacamp.com/community/tutorials/recommender-systems-python基本上，他们使用一些文本字段来构建计数向量器矩阵，然后对行进行余弦相似度计算，以获得电影之间的
浏览 27提问于2021-02-27得票数 0
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我想使用Python/selenium分析与YouTube注释和国家/地区的相关性
如果YouTube的电影包含太多评论，我们会滚动chrome来搜索下一条评论。因此，我停止了3秒，直到加载评论。
浏览 18提问于2020-02-10得票数 0
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我试图为一个带有序号变量和名词变量的数据集(它们已经转换为数字变量)建立一个主成分分析模型(它们已经被转换为数字变量)，阅读关于subject people 使用心理的文章，因为PCA使用pearson相关性(解释和推荐比仅仅使用多脉络图要长得多，但它是选项之一)，所以我尝试使用多脉络图，并得到了错误：我正在寻找这个错误的原因，我可以找到两个答案，这个错误意味着变量的范围不一样，因为
浏览 6提问于2022-01-29得票数 0
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视觉分析中的主成分分析
、、、
我正在学习视觉分析，我有一个关于这个话题的理论问题。📷名称，名称，年份，审查，userReview ecc.
这些数据之间的相关性在哪里?为什么我需要应用PCA来减少大型数据库，并丢失一些我可以在一些对我来说很重要的情节或模式中可视化的组件--例如，可能很有趣--请参阅所有具有高平均评论度的最佳电影，使用PCA我们只在不同的电影中对用户进行聚类
浏览 0提问于2019-02-23得票数 0
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我正在尝试从这个网站下载一个电影片名，日期和长度的列表，我有的代码是： StringBuilder sb = new StringBuilder任何关于如何获取电影标题、长度和/或日期列表的帮助都将不胜感激。谢谢!
浏览 1提问于2010-11-09得票数 0
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我喜欢潘多拉可以根据我已经喜欢的歌曲推荐新的标题。是否有一个类似的应用程序，可以拍摄一些我喜欢的电影/节目，并给我类似的建议？编辑:显示vids会很好，但我真正想要的是其他好电影的建议，只是类似的主题方面。
浏览 0提问于2010-07-16得票数 3
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我突然想到，也许推荐系统能起作用。然后我们以一个测试的例子，并预测它是否喜欢“好电影”。
这类事情能起作用吗？编辑:添加一个关于特性依赖或“聚集”的评论:我直觉地认为“好的”音乐可能会聚集在几个类别之间，而在这些集群中，功
浏览 0提问于2019-12-08得票数 1
机器学习中的人们(或者更广泛地说，在数据挖掘中)是否意识到，从相关性中无法推断出任何因果关系？它们是否将ML的使用局限于描述性分析？或者他们错误地认为ML可以帮助我们理解和影响世界？
浏览 0提问于2017-01-09得票数 1
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我感兴趣的是学习更高级的编程；特别是C语言，并最终使用CUDA架构进行人工神经网络数据分析(不是用于AI、视觉或语音处理，而是在大型数据集中查找数据点与一般数据/统计分析之间的相关性)。以及用于分析数据的ANN/贝叶斯技术？书太多了，我不知道该选哪本。
由于CUDA相当新，似乎没有太多对学习者友好的(即简化的)材料。除了NVIDIA文档之外，是否还有针对CUDA的学习资源？此外，你能向我推荐哪些资源来谈论GPGPU计算和大规模并行编程，这对我有帮助吗？
浏览 8提问于2009-03-11得票数 4
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我通过决定探索推荐系统来开始我的机器学习之旅，这样我就可以将它应用到我的公司的一些项目中。现在，我正在使用Pandas进行数据分析。数据集是imdv电影数据集。
浏览 0提问于2019-06-16得票数 1
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