私たちは、PredictionIO（バージョン0.9.5）+ユニバーサルリコメンダ（バージョン0.2.3）を使用して、このサービスのユーザのために個人的な推奨を作成しようとしています。 EventServerは、MySQLデータベース内のアイテムのユーザー評価に関するイベントを収集しており、Recommendenderのリトレーニングはスケジューラによって実行され、ElasticSearchに個人的な推奨事項を格納しています。初めと後の列車では、リコメンダのレスポンスは多くの項目でうまく見えますが、しばらくしてから推奨件数が減少し始めます。 ElasticSearch：アイテムは存在しますが、そのプロパティは消去されています。 なぜそれが起こるのか知りたいですか？添付の当社engine.jsonの予測IO +ユニバーサルリコメンダの推奨数を減らす
例：事前にengine.json
ありがとう！
EventServerにイベントがない場合、アイテムはElasticsearchに書き込まれません。あなたはトレーニング時間の間にEventServerのデータを消去していますか？または、新しいデータから始めて、古いものを削除しますか？
イベントがあった場合は、Elasaticsearchに書き込まれますが、後でイベントが発生しない場合は、列車ごとにElasticsearchインデックスが置き換えられるため消滅します。 EventServerは、すべての列車の前に消去されるのではなく、時間の経過とともにデータを蓄積するためのものです。
ところで、新しいPredictionIO v0.9.6とUniversal Recommender v0.3.0にアップグレードする必要があります。これらは一緒にアップグレードし、これらのリポジトリから取得する必要があります。あなたがこれまでに試してみました何
https://github.com/actionml/PredictionIO
https://github.com/actionml/template-scala-parallel-universal-recommendation
まずはお返事ありがとうございます！ いいえ、トレーニング時間の間にデータを消去しません。 列車スケジューラは、次の2つのコマンドでスクリプトを開始します。 - pio train - pio deploy 今日、私はPIO（0.9.6まで）とUniversal Recommender（0.3.0まで）のアップグレード版を試しています。 さらに、MySQLをEventDataとModelDataのストレージとしてPostgreSQLに置き換えます。 メタデータストアはElasticsearchのままでした。 最初のトレーニングは正常に完了しました。 今後の問題は発生しないことを願っています。 – EVO
アップグレードされたPIO + Universal Recommenderは正常に機能しますが、しばらくしてから（〜3日後）、推奨事項の項目数が空になります。これは、サイト内の新しいイベントの数が少ないためですか？ – EVO
？スタックオーバーフローは、既存の*コードの問題を解決するためのものであり、無料のコードソリューションを作成するものではありません。 – cramopy
申し訳ありませんが、私はコードを書くことを求めていません - 私たちはそれを持っています！問題はPIO構成（問題のリンクでファイルに表示される現在の構成）です。 – EVO