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各位先進好 小弟最近在試做一個推薦系統的prototype 找到SVD++這個算法 想知道有沒有理解錯誤 SVD++是直接餵顯性評分的table作矩陣分解 然後隱性的部份是從顯性評分的table中 去找到隱性資訊 ex: 有沒有評分的binary score 作為輔助取代bias的部份 #演算法暫參照python套件surprise 小弟好奇的是針對implicit feedback 有辦法額外餵入table去取代從評分得出來的隱性資訊嗎? 因為找了現成的所有開源code似乎都沒有這個部份 或是我整個理解錯了 求大大相助 另外是否有人有推薦除了surprise以外的套件或做法可嘗試呢? 感謝各位! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.76.56.88 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1561107600.A.27F.html
G32U6FU6: 推 想知道相關 06/21 18:33
G32U6FU6: 我另外有用過implicit 06/21 18:34
G32U6FU6: 裡面是用als 和其他非ml推薦 06/21 18:34
yougigun: 是怎樣的implicit feedback 可以舉個例子嗎 06/22 20:55