recommendation-engine

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    項目從推薦系統的預測

    我有相似之處，我從python庫中的pairwise中獲得基於項目的CF.然後我用 Implementing your own recommender systems in Python這個預測。 pred = ratings.dot(similarity)/np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)]) 但我得到壞評級預測。評級預測約爲0.1 - 0.9
    python numpy recommendation-engine collaborative-filtering 2017-05-24

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    如何在postgresql中創建多列推薦引擎？

    我有PostgreSQL中包含表中的一些汽車百萬記錄： +----+--------+------+---------+-----------+-------------+------------+------------+ | id | price | year | mileage | fuel_type | body_type | brand | model | +----+-------
    ruby postgresql recommendation-engine 2017-04-11

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    我應該如何將數據存儲在推薦引擎中？

    我正在開發一個推薦引擎。我想我無法在內存中保留整個相似性矩陣。 我計算了10,000個項目的相似度，它超過了4000萬個浮點數。我將它們存儲在一個二進制文件中，它變爲160 MB。 哇！ 問題是我可能有近20萬個物品。 即使我將它們分爲幾組併爲每個組創建相似性矩陣，我仍然必須在某個時間將它們加載到內存中。 但它會消耗很多內存。 那麼，有沒有辦法處理這些數據？ 我應該如何將它們存儲並加載到內存中，同
    recommendation-engine bigdata 2017-02-27

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    奇怪的行爲，同時轉換爲realRatingMatrix

    我有一個數據框有3列。前兩個是因素，第三個是數字。我只是從行1230中選擇數據行1250的數據如下 > beer_ratings[1230:1250,] beer_beerid review_profilename review_overall 1230 52211 WITTBEER 4.0 1231 52211 orbitalr0x 3.0 1232 522
    r recommendation-engine 2017-02-27

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    將graphaware neo4j-reco連接到獨立neo4j服務器

    我想運行neo4j-reco自述文件與獨立服務器一起使用。 如何更改它以使用並連接到我的外部neo4j服務器？
    java neo4j graph-databases recommendation-engine graphaware 2017-03-01

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    項目到項目的協同過濾，如何管理相似矩陣？

    我在推薦引擎上工作，我現在面臨的一個問題是項目的相似度矩陣非常大。 我計算了2萬個項目的相似度矩陣，並將它們存儲爲一個二進制文件，該文件調整爲接近1 GB。我認爲這太大了。 如果您有很多項目，處理相似性矩陣的最佳方法是什麼？ 有任何建議！
    recommendation-engine 2017-03-02

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    熊貓read_csv dtype除了索引和列

    我使用熊貓建設推薦人，我需要加載一個大的csv文件（類似10萬條記錄）。 我輸入文件看起來像這樣： P1，P2，...，K 1 1 ... 0 B 0，0 ... 0 C 0 0 ... 1 k近400列。 我嘗試閱讀我的文件，此調用： pd.read_csv(url,header=0, sep="\t",index_col=0,encoding="utf-8") 當我閱讀文件，熊貓錯誤地猜測
    python pandas recommendation-engine bigdata 2017-05-03

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    如何解決sklearn.cluster的錯誤模塊？

    我想提出推薦位置，但我對我的sklearn有問題。我一直在更新我的圖書館，但它不工作。我使用Python 2.7與蟒蛇 ，請幫助我：d 這是我的庫代碼。 from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_tes
    python scikit-learn anaconda recommendation-engine 2017-03-15

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    計算兩個句子之間的語法相似度

    我正在製作一個程序，提供一些用戶必須學習的英語句子。 例如： 首先，我提供了一個句子「我今天去學校」用戶。 然後，如果用戶想要學習更多這樣的句子，我發現一些語句與該句子具有高度的語法相似性。 我認爲提供句子的唯一方法是計算相似度。 有沒有辦法計算兩句之間的語法相似度？ 還是有更好的方法來使該算法？ 任何意見或建議，將不勝感激。謝謝。
    nlp deep-learning recommendation-engine 2017-03-17

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    PySpark如何在構建推薦人時融入用戶物品功能？

    PySparks mllib包提供train（）和trainimplicit（）方法，分別用於在顯式和隱式數據上訓練推薦模型。 我想訓練隱式數據模型。更具體的物品購買數據。既然是在我的情況非常罕見，用戶將購買的物品超過一次，在「收視率」或「偏愛」始終爲1。所以，我的數據集的樣子： u1, i1, 1 u1, i2, 1 u2, i2, 1 u2, i3, 1 ... un, im, 1 其中u是一
    apache-spark pyspark recommendation-engine matrix-factorization 2017-03-17
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