मैं सहयोगी फ़िल्टरिंग का उपयोग करके एक सिफारिश प्रणाली बनाने की कोशिश कर रहा हूं। मुझे सामान्य [user, movie, rating]जानकारी है। मैं 'भाषा' या 'मूवी की अवधि' जैसी अतिरिक्त सुविधा को शामिल करना चाहूंगा। मुझे यकीन नहीं है कि इस तरह की समस्या के लिए मैं किन तकनीकों का उपयोग कर सकता हूं।
कृपया अजगर / आर में संदर्भ या पैकेज का सुझाव दें।
जवाबों:
यहाँ कुछ संसाधन उपयोगी हो सकते हैं:
प्रमेन्डरलैब - अनुशंसा एल्गोरिदम के विकास और परीक्षण के लिए एक ढांचा और खुला स्रोत सॉफ्टवेयर: http://lyle.smu.edu/IDA/recommenderlab । अनुरूप Rपैकेज recommenderlab: http://cran.r-project.org/package=recommenderlab ।
निम्नलिखित ब्लॉग पोस्ट मूवी फिल्टरेशन एप्लीकेशन के recommenderlabनिर्माण के लिए सहयोगी फ़िल्टरिंग के आधार पर पैकेज के उपयोग (जो किसी भी ओपन सोर्स अनुशंसा इंजन के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है) को दिखाता है : http://scn.sap.com/community/developer.acenter/hana / ब्लॉग / २०१३ / ११ / ०६ / फिल्म-अनुशंसा-दर-लाभ-आर ।
सिफारिश करने वाले सिस्टम पर शोध - इस विषय पर संसाधनों के साथ एक अच्छा वेबपेज, जिसे सेमेन्डरलैब के प्रमुख डेवलपर माइकल हैस्लर द्वारा बनाए रखा गया है: http://michael.hahsler.net/research/recommender ।
मोर्टार सिफारिश इंजन - एक खुला स्रोत के लिए अनुकूलन सिफारिश इंजन Hadoopऔर Pig, में लिखा Pythonऔर Java: https://github.com/mortardata/mortar-recsys । कंपनी, इस परियोजना के विकास को प्रायोजित करती है, मोर्टार डेटा , विकास विज्ञान की मेजबानी के लिए सामान्य व्यावसायिक क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करती है और डेटा विज्ञान सॉफ्टवेयर परियोजनाओं की मेजबानी करती है , जिसमें Mortar Recommendation Engine(सार्वजनिक परियोजनाओं के विकास और होस्टिंग मुफ़्त हैं) शामिल हैं: http: //www.mortardata। com । मोर्टार डेटा सार्वजनिक क्यू एंड ए फोरम ( https://answers.mortardata.com ) के साथ-साथ एक आदर्श ट्यूटोरियल के रूप में सहायता प्रदान करता हैखुली तकनीकों ( http://help.mortardata.com/data_apps/recommendation_engine ) का उपयोग करके अनुशंसा इंजन के निर्माण पर ।
" एडवांटेज सिस्टम का परिचय" - एक प्रासंगिक कोर्टेरा कोर्स (एमओओसी), जो सामग्री और विवरण विषय पर अतिरिक्त संसाधन प्रदान करता है: https://www.coursera.org/course/recsys ।
PredictionIO - एक खुला स्रोत मशीन लर्निंग सर्वर सॉफ्टवेयर, जो अनुशंसा प्रणाली सहित डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों के निर्माण की अनुमति देता है : http://prediction.io (स्रोत कोड GitHub पर उपलब्ध है: https://github.com/PredictionIO )। PredictionIOइसमें एक अंतर्निहित सिफारिश इंजन ( http://docs.prediction.io/current/engines/itemrec/index.html ) शामिल है और यह RESTfulएपीआई और साथ ही एसडीके / प्लग-इन के माध्यम से प्रोग्रामिंग भाषाओं और चौखटों की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है । PredictionIO एक का कहना है Amazon Machine Imageपर एडब्ल्यूएस बाज़ार एडब्ल्यूएस बुनियादी ढांचे पर अनुप्रयोगों को विस्तृत करने के लिए: https://aws.amazon.com/marketplace/pp/B00ECGJYGE।
अतिरिक्त ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट , विषय से संबंधित ( मशीन लर्निंग ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर MLOSSपर वेबसाइट के माध्यम से खोजा गया : http://www.mloss.org ):
निम्नलिखित प्रासंगिक R ब्लॉग पोस्ट भी दिलचस्प हैं:
सहयोगी फ़िल्टरिंग के बजाय मैं मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन दृष्टिकोण का उपयोग करूँगा, जिसमें उपयोगकर्ता और फ़िल्में अव्यक्त विशेषताओं के वैक्टर द्वारा प्रतिनिधित्व करती हैं जिनके डॉट उत्पाद रेटिंग प्राप्त करते हैं। आम तौर पर एक केवल सुविधाओं का प्रतिनिधित्व किए बिना रैंक (सुविधाओं की संख्या) का चयन करता है, और एल्गोरिथ्म बाकी काम करता है। पीसीए की तरह, परिणाम तुरंत व्याख्या योग्य नहीं है लेकिन यह अच्छे परिणाम देता है। आप जो भी करना चाहते हैं, वह फिल्म मैट्रिक्स का विस्तार करके आपके द्वारा बताई गई अतिरिक्त सुविधाओं को शामिल करने के लिए किया गया है और सुनिश्चित करें कि वे नियत रहें क्योंकि एल्गोरिथ्म नियमितता का उपयोग करके दो मैट्रिसेस का अनुमान लगाता है। उपयोगकर्ता मैट्रिक्स में संबंधित प्रविष्टियों को यादृच्छिक रूप से प्रारंभ किया जाएगा, फिर मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन एल्गोरिदम द्वारा अनुमान लगाया जाएगा। यह एक बहुमुखी और प्रदर्शन का दृष्टिकोण है, लेकिन यह मशीन सीखने की कुछ समझ लेता है,
मैंने थोड़ी देर पहले एक अच्छा ipython नोटबुक देखा, लेकिन मैं इसे अभी नहीं ढूँढ सकता, इसलिए मैं आपको एक और एक का उल्लेख करूंगा , जो कि अच्छा नहीं है, फिर भी कुछ गणित को स्पष्ट करता है।