У меня есть оценки продукта для 30 пользователей, много оценок для пользователя
У меня есть realRatingMatrix, RLmatrix
RLmatrix
30 x 4592 рейтинговых матриц класса «realRatingMatrix» с 19260 рейтингами.
Я разделился на «поезд», «известный» и «неизвестный», используя первые 200 оценок для каждого известного пользователя:
eval_sets <--valuationScheme (data = RLmatrix, method = "split", train = .667, учитывая = 200, goodRating = 3,5, k = 1) </p>
GetData (eval_sets, "поезд")
Матрица рейтинга 20 x 4592 класса «realRatingMatrix» с рейтингом 13540.
GetData (eval_sets, "известный")
Матрица рейтинга 10 x 4592 класса «realRatingMatrix» с 2000 рейтингами.
GetData (eval_sets, "неизвестно")
Матрица рейтингов 10 x 4592 класса «realRatingMatrix» с рейтингом 3720
Я построил рекомендацию на "поезд":
eval_recommender <- Recommender (data = getData (eval_sets, "train"), method = "IBCF", параметр = model_parameters) </p>
Я хочу предсказать topNList, n = 5, для «известного» набора для 10 тестовых пользователей и посмотреть, сколько из этих продуктов было оценено в «неизвестном» наборе; Я сделал это для первого тестового пользователя:
rec <- предикат (eval_recommender, RLmatrix ["1724"], n = 5); </p>
НО, Recommenderlab не будет делать прогнозы для «неизвестного» набора - все прогнозы должны быть вне набора пользователей в 4592 строках! И то же самое для всех тестовых пользователей.
Как я могу получить Recommenderlab для предоставления мне 5 лучших списков, основанных на наборе "train" и "известных" рейтингах для тестового пользователя, которые могут включать продукты в "неизвестный" набор для этого тестового пользователя?