Есть ли способ сделать некоторые оценки пользователей более весомыми в рекомендательных системах в пакете Python Surprise?
Я хочу создать многоуровневую рекомендацию, в которой разные уровни знаний могут по-разному влиять на рекомендации. На самом простом уровне он может быть бинарным (эксперт или нет), при этом эксперты имеют вдвое больше голосов, чем неспециалисты. (Лучше бы сплошная гиря). Набор данных - это classi c Movielens 10K.
Например, если системы KNN предназначены для ранжирования схожести, могу ли я взвесить некоторых пользователей на стадии косинусного сходства? Как мне это сделать? И будет ли это слишком медленным для больших наборов данных?
Или как это могло бы работать при совместной фильтрации?