Я новичок в рекомендательных системах.Я изучал и внедрял CF на основе памяти.У меня 600 пользователей.Я рассчитываю сходство всех пользователей с активным пользователем.Проблема заключается в том, что когда я пытаюсь предсказать оценки всех других элементов, которые активный пользователь не оценил.У меня есть 100 000 предметов.Я использую следующую формулу агрегации
https://i.imgur.com/eCcYrnG.png
Очень медленно использовать во время выполнения для генерации рекомендаций для одного пользователя.
Это займет дни,если я попытаюсь сгенерировать рекомендации для всех пользователей и всех элементов и попытаться сохранить их где-нибудь в бэк-энде.
Итак, как люди используют алгоритмы CF на основе памяти?Я видел, как он используется в наборе данных MovieLens из 10 миллионов записей.