Я работаю над рекомендательным двигателем.Я уже тестировал основанную на пользователях совместную фильтрацию (CF) и CF на основе элементов с помощью библиотеки сюрпризов Python.Тем не менее, я хотел бы протестировать подход коллективной фильтрации (пользователь и элемент), при котором ближайшие соседние объекты, которые должны быть определены, не основаны на сходстве рейтингов.Действительно, я создал пользовательские профили и профили товаров.
Конкретно, я хотел бы:
Совместная фильтрация пользователей для выбора конкретного пользователя, поиска пользователей, похожих наэтот пользователь (основываясь на сходствах между профилями типов и текущим пользователем, затем, как только будет определен ближайший типичный профиль, мы найдем k ближайших соседей, принадлежащих указанному профилю типа; сходство не основано на оценках), и порекомендуем элементы, которыеэти похожие пользователи понравились.
То же самое для совместной фильтрации на основе элементов
Идея состоит в том, чтобы узнать, улучшают ли глубокие знания пользователей и элементов механизм рекомендаций.
Кто-нибудь может понять, как это сделать в Python?
С наилучшими пожеланиями