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最近，我开始在学习中使用 R 的推荐实验室包。
这是recommenderlab文件：

http://cran.r-project.org/web/packages/recommenderlab/vignettes/recommenderlab.pdf

本文档中有一些示例，但我有一个很大的问题。

  • 首先，加载recommenderlab包和Jester5k数据集。

    library("recommenderlab")
data(Jester5k)

  • 使用 Jester5k 的前 1000 条记录（用户）来学习。推荐算法很流行。

    r <- Recommender(Jester5k[1:1000], method="POPULAR")

  • 然后预测第 1001 个用户的推荐列表。列出前 5 项。

    recom <- predict(r, Jester5k[1001], n=5)<br/>
as(recom, "matrix")

输出：

[1] "j89" "j72" "j47" "j93" "j76"<br/>

  • 然后我检查上面5个项目的评级。

    rating <- predict(r, Jester5k[1001], type="ratings")<br/>
as(rating, "matrix")[,c("j89", "j72", "j47", "j93", "j76")]

输出：

j89       j72       j47       j93       j76<br/>
2.6476613 2.1273894 0.5867006 1.2997065 1.2956333<br/>

为什么前5名是“j89”“j72”“j47”“j93”“j76”，而j47的评分只有0.5867006。

我不明白。

如何recommenderlab计算每个项目的评分ratingMatrix？

以及它是如何产生 TopN 列表的？

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1 回答 1

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为了更清楚地了解您的问题，我建议您阅读以下内容：“推荐实验室：开发和测试推荐算法的框架”

为什么前5名是“j89”“j72”“j47”“j93”“j76”

您正在使用流行度方法，这意味着您正在根据评分最高的项目（计算保存次数）选择前 5 个列表，而不是最高预测评分。

Recommendationerlab 如何计算 ratingMatrix 中每个项目的评分？以及它是如何产生 TopN 列表的？

预测的评级，recommanderlab 使用通常的距离方法计算它们（尚不清楚它是皮尔逊还是余弦，我没有机会检查它）然后它确定评级，正如 Breeseet al 所建议的那样。(1998)，平均评分加上在邻域上计算的加权因子，您可以将整个训练集视为任何用户的邻域，这就是任何用户对同一项目的预测评分将具有相同值的原因。

我最好的。大号

于 2015-01-07T19:40:29.370 回答