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我追求的是网络推荐系统，比如“相关产品”。根据用户购买的商品，我想根据其他用户购买的商品查找相关商品。我按照 MovieLens 教程（https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki/Matrix-factorization-example）制作推荐系统。

在上面的例子中，用户给电影打了一个分数（1-5）。然后，该模型可以预测用户会给特定项目的分数。

另一方面，我的数据只知道用户喜欢什么。我不知道他们不喜欢什么，也不知道他们有多喜欢某样东西。所以我尝试发送 1 作为我所有条目的值，但这只会给我一个模型，它在每个预测中都返回 1。

关于如何构建数据以便我可以预测用户喜欢 0 到 1 之间的项目的可能性有什么想法吗？

示例数据：

1.0 |user 1 |item 1
1.0 |user 1 |item 2
1.0 |user 2 |item 2
1.0 |user 2 |item 3
1.0 |user 3 |item 1
1.0 |user 3 |item 3

训练命令：

cat test.vw | vw /dev/stdin -b 18 -q ui --rank 10 --l2 0.001 --learning_rate 0.015 --passes 20 --decay_learning_rate 0.97 --power_t 0 -f test.reg --cache_file test.cache
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问题的简短回答：

要获得类似于“概率”的预测，您可以使用--loss_function logistic --link logistic. 请注意，在这种单标签设置中，您的概率可能会迅速趋于 1.0（即变得毫无意义）。

补充说明：

  • 从没有分离目标的意义上说，使用单个标签是有问题的。最终，学习者会将所有预测都与 1.0 挂钩。为了解决这个问题 - 建议使用--noconstant，使用强正则化，降低学习率，避免多次通过等（IOW：任何避免过度拟合到单个标签的东西）
  • 更好的是：添加用户没有购买/点击的示例，它们应该很丰富，这将使您的模型更加健壮和有意义。
  • 有一个更好的矩阵分解实现vw（对于大型模型来说，IO 更快更轻）。检查源代码树下的--lrq选项和完整演示。demo/movielens
  • 您应该直接通过训练集vw以避免无用使用 cat
于 2017-06-23T16:59:13.260 回答