Машинное обучение - функции содержат список значений

Question

У меня есть набор данных, содержащий множество функций. У меня есть одна функция, которая содержит список значений в одной точке данных. Это может быть так:

A B C
1 2 [3,4,5]

Итак, что мы можем обрабатывать функции C для системы рекомендаций ?. Я знал об одной горячей кодировке, но моя функция C не имеет конечных значений. C содержат идентификационные номера других, поэтому со временем он может становиться все больше и больше. Есть ли какое-нибудь решение для работы с такими функциями?

Answer 1

Исходя из того, что вы описали, и поскольку вы упомянули о системе рекомендаций, я бы рассмотрел ваш набор данных в качестве следующего примера: каждая строка - это пользователь, а функция A, B - это личная информация пользователя, например, а функция C - это вещи, которые он купил. И, конечно же, функция C не содержит одинакового количества элементов в каждой строке, и она может расширяться.

Я бы построил две разные рекомендательные модели и потом объединил бы их. Один для функции A, B, а другой - для функции C. Поскольку функция C развивается со временем, вы можете строить модель на регулярной основе (сделайте снимок функции C) или до тех пор, пока какое-то «событие» запускает процесс построения. Для функции C, в моем Например, это матрицы пользовательских элементов.