5
Tôi đang cố gắng ra các thuật toán Lọc cộng tác thực hiện trong Spark và đang chạy vào các vấn đề sau:Spark MLLib Lọc cộng tác với người dùng mới
Giả sử tôi đào tạo một mô hình với các dữ liệu sau:
u1|p1|3
u1|p2|3
u2|p1|2
u2|p2|3
Bây giờ nếu tôi thử nghiệm nó với các dữ liệu sau:
u1|p1|1
u3|p1|2
u3|p2|3
tôi chưa bao giờ thấy bất kỳ xếp hạng cho người sử dụng 'u3', có lẽ vì người dùng mà không xuất hiện trong dữ liệu huấn luyện. Đây có phải là do vấn đề bắt đầu lạnh không? Tôi đã ấn tượng rằng vấn đề này sẽ chỉ áp dụng cho một sản phẩm mới. Trong trường hợp này, tôi đã dự kiến một dự đoán cho 'u3' vì 'u1' và 'u2' trong dữ liệu huấn luyện có thông tin xếp hạng tương tự với 'u3'. Đây có phải là sự khác biệt giữa bộ lọc cộng tác dựa trên mô hình và dựa trên bộ nhớ không?
bạn có thể đào tạo với người dùng và sản phẩm không phải là Số nguyên không? Khi tôi cố gắng đào tạo ở định dạng đó tôi nhận được thông báo lỗi: Đánh giá, (int (self.user), int (self.product), float (self.rating)) – jKraut
Có vẻ như chúng tôi đã gặp phải các vấn đề tương tự: cách dự đoán người dùng mới mà không phải đào tạo lại toàn bộ mô hình? –