recommender-system पर टैग किए गए जवाब

मैं थोड़ा उलझन में हूँ कि एसवीडी को सहयोगी फ़िल्टरिंग में कैसे उपयोग किया जाता है। मान लीजिए कि मेरे पास एक सामाजिक ग्राफ है, और मैं किनारों से एक आसन्न मैट्रिक्स का निर्माण करता हूं, तो एक एसवीडी ले लो (चलो नियमितीकरण, सीखने की दरों, दुर्लभता अनुकूलन आदि के …

30 svd  recommender-system 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग में, हमारे पास ऐसे मान हैं जो भरे नहीं हैं। मान लीजिए कि किसी उपयोगकर्ता ने फिल्म नहीं देखी है तो हमें वहां एक 'ना' डालना होगा। यदि मैं इस मैट्रिक्स का एक SVD लेने जा रहा हूँ, तो मुझे वहाँ कुछ संख्या डालनी होगी - कहिए 0. …

21 machine-learning  svd  recommender-system 

मैं अनुशंसाकर्ता प्रणालियों के लिए मैट्रिक्स फैक्टरलाइज़ेशन मॉडल को समझने की कोशिश कर रहा हूं और मैं हमेशा 'अव्यक्त विशेषताओं' को पढ़ता हूं, लेकिन इसका क्या मतलब है? मुझे पता है कि एक प्रशिक्षण डाटासेट के लिए एक सुविधा का क्या मतलब है लेकिन मैं अव्यक्त सुविधाओं के विचार को …

15 machine-learning  data-mining  recommender-system 

एक सिफ़ारिश प्रणाली विभिन्न उपयोगकर्ताओं की रेटिंग के बीच संबंध को मापेगी और किसी दिए गए उपयोगकर्ता के लिए सिफारिशों की पैदावार करेगी जो उसके लिए ब्याज हो सकती है। हालांकि, समय के साथ स्वाद बदल जाता है इसलिए पुरानी रेटिंग वर्तमान वरीयताओं को प्रतिबिंबित नहीं कर सकती है और …

14 recommender-system 

मैं एक उपयोगकर्ता को एक फिल्म की सिफारिश करने के लिए एक गतिशील मॉडल को लागू करने के लिए देख रहा हूं। सिफारिश को हर बार अपडेट किया जाना चाहिए जब उपयोगकर्ता किसी फिल्म को देखता है या उसे रेट करता है। इसे सरल रखने के लिए मैं दो कारकों …

14 machine-learning  recommender-system  dynamic-regression 

मैं सिफारिश प्रणाली में फैक्टराइजेशन मशीनें शब्द से आया था। मुझे पता है कि मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन सिफारिश करने वाले सिस्टम के लिए है लेकिन फैक्टराइजेशन मशीनों के बारे में कभी नहीं सुना। तो क्या अंतर है?

14 machine-learning  data-mining  recommender-system 

मैं सहयोगी फ़िल्टरिंग (CF) के लिए एक परियोजना पर काम कर रहा हूं, यानी आंशिक रूप से देखे गए मैट्रिक्स या अधिक सामान्यतः टेंसर को पूरा करना। मैं इस क्षेत्र के लिए एक नौसिखिया हूं, और इस परियोजना के लिए अंततः मुझे अपने तरीके की तुलना अन्य प्रसिद्ध लोगों से …

13 optimization  recommender-system  matrix-decomposition 

मैं निम्नलिखित समस्या की तरह कुछ पर काम कर रहा हूँ। मेरे पास उपयोगकर्ताओं और एन पुस्तकों का एक समूह है। प्रत्येक उपयोगकर्ता अपने द्वारा पढ़ी जाने वाली सभी पुस्तकों की क्रमबद्ध रैंकिंग बनाता है (जो संभवतः एन पुस्तकों का सबसेट है), उदाहरण के लिए, पुस्तक 1> पुस्तक 40> पुस्तक …

13 multiple-comparisons  ranking  recommender-system  bradley-terry-model 

क्या आप अच्छी जानकारी वाली पुस्तक की सिफारिश कर सकते हैं जो कि एक सिफारिश प्रणाली को विकसित करने के लिए लागू की जा सकती है?

13 machine-learning  references  recommender-system 

मान लीजिए कि मेरे पास एक नेटफ्लिक्स-शैली की सिफारिश की मैट्रिक्स है, और मैं एक मॉडल का निर्माण करना चाहता हूं जो किसी दिए गए उपयोगकर्ता के लिए संभावित भविष्य की मूवी रेटिंग की भविष्यवाणी करता है। साइमन फंक के दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, एक पूर्ण मैट्रिक्स और आइटम-बाय-आइटम …

12 svd  recommender-system 

नोट: यह प्रश्न एक रिपॉजिट है, क्योंकि मेरे पिछले प्रश्न को कानूनी कारणों से हटाना पड़ा था। आर में पैकेज lmeसे फ़ंक्शन के साथ एसएएस से PROC MIXED की तुलना करते समय nlme, मैंने कुछ अंतर भ्रामक मतभेदों पर ठोकर खाई। विशेष रूप से, विभिन्न परीक्षणों में स्वतंत्रता की डिग्री …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

सभी आधुनिक सिफारिशकर्ता प्रणालियों में जो मैंने देखा है कि मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन पर भरोसा करते हैं, उपयोगकर्ता-मूवी मैट्रिक्स पर एक गैर-नकारात्मक मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन किया जाता है। मैं समझ सकता हूं कि व्याख्या के लिए गैर-नकारात्मकता क्यों महत्वपूर्ण है और / या यदि आप विरल कारक चाहते हैं। लेकिन अगर आप …

11 recommender-system  svd  matrix-decomposition  nnmf 

मैं एक अनुशंसा प्रणाली बना रहा हूं और "समान" उपयोगकर्ताओं की रेटिंग और वस्तुओं की विशेषताओं दोनों को शामिल करना चाहता हूं। आउटपुट एक अनुमानित रेटिंग है [0-1]। मैं एक न्यूरल नेटवर्क (साथ शुरू करने के लिए) पर विचार कर रहा हूं। तो, इनपुट वस्तुओं की सुविधाओं और प्रत्येक उपयोगकर्ता …

10 recommender-system 

सहयोगी फ़िल्टरिंग समस्या पर विचार करें। हमारे पास मैट्रिक्स हैMMM आकार के #users * #items। Mi,j=1Mi,j=1M_{i,j} = 1 अगर उपयोगकर्ता मुझे आइटम जे पसंद करता है, Mi,j=0Mi,j=0M_{i,j} = 0 अगर उपयोगकर्ता को आइटम j पसंद है और Mi,j=?Mi,j=?M_{i,j}=?अगर (i, j) जोड़ी के बारे में कोई डेटा नहीं है। हम भविष्यवाणी …

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