recommendation-engine - Mahout 关于二进制数据的建议

Question

我是 mahout 的新手。我的目标是对二元用户购买数据产生建议。所以我应用项目相似性模型计算电影镜头数据的前 N ​​个建议，假设 1-3 评级为 0 和 4-5 评级作为 1.然后我尝试使用测试数据中的评级来评估我的建议，但从我的前 20 条建议到测试数据中评价最高的项目几乎没有两三个匹配项，并且对于大多数用户来说没有匹配项。

那么我的建议本质上是完全不好的，还是我需要采取不同的措施来评估我的建议？

请帮我 ！提前致谢。

Pranay，二年级，UG 学生。

Answer 1

我认为我们在邮件列表中回答了您的问题，这是一个更好的提问位置：

我会将所有值的所有评级映射到 1。实际上，这可能更“准确”。

您是否使用精确召回测试？它们的信息量不是很大，尽管它们是您唯一可以在没有评级的情况下评估推荐的方法。也就是说，它正在测试它是否推荐回已知的项目，但是，这不一定是它是否提出好的推荐的一个很好的测试。它可能是推荐更好的东西而不是获得信誉。