Mahout Рекомендации по двоичным данным

Question

Я новичок в mahout. Моя цель - подготовить рекомендации по двоичным данным, приобретенным пользователем. Поэтому я применил модель подобия элементов к элементам при вычислении лучших N рекомендаций для данных объективов фильмов, предполагая 1-3 оценки как 0 и 4 -5 оценок как 1. Затем я попытался сравнить свои рекомендации с оценками в тестовых данных, но вряд ли было два или три совпадения из моих 20 лучших рекомендаций с самыми рейтинговыми элементами в тестовых данных и не соответствовало большинству пользователей.

Так что мои рекомендации по своей природе абсолютно плохие или мне нужно пойти на другую меру для оценки моих рекомендаций?

Пожалуйста, помогите мне! Заранее спасибо.

Pranay, 2-й год, студент УГ.

Answer 1

Я думаю, что мы ответили на ваш вопрос в списке рассылки, который лучше задать:

Я бы сопоставил все рейтинги всех значений с 1. это, вероятно, более «точно».

Используете ли вы тест точности отзыва? они не ужасно информативные, хотя они - единственное, что вы можете сделать, чтобы оценивать рекомендации без оценок. То есть это тестирование рекомендует ли он обратно уже известные предметы, но это не так обязательно хорошая проверка того, дает ли он хорошие рекомендации. Это может быть рекомендация лучших вещей и не получение кредита.