マトリックス因子分解新規ユーザー

Question

私のユースケースのために誰かが私をPythonライブラリ（または別の言語のための紙やソースコード）に誘導できますか？これは、私がユーザーのデータを集め、大半の約100個のオブジェクトの「スコア」を持っているということです。私はこのデータに対して行列分解を実行し、潜在因子の2つの行列に分解しました。

ユーザー（私のデータを得ることができる）は、自分のシステムが望むと思うオブジェクトを推奨する推奨Webサイトを持っています。例えば。彼はXについて10点、Yについて20点を持っていますが、私のシステムでは、現在の行列と新しいユーザーのデータに基づいてxの20とYの20のスコアを持つことを期待しています。

基本的に、行列分解を学ぶと、新しいユーザーをどのように扱いますか？これは、コラボレーティブなフィルタリングのために行列分解を使用する方法ですか？ありがとう！

Answer 1

あなたはPythonのを使用したい場合は、scikitのPCA実装が可能です。以下の使用方法を見つけることができます。

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html#sklearn.decomposition.PCA

あなたが他の言語で大丈夫です場合（あなたが言ったからである。「または別の言語のための紙やソースコード」）、ここでは（Javaで書かれた）はApache Mahoutのとの一例です。

ParallelSGDFactorizer factorizer=new ParallelSGDFactorizer(dataModel, numFeatures, lambda, numEpochs); 
SVDRecommender recommender =new SVDRecommender(dataModel,factorizer,new AllUnknownItemsCandidateItemsStrategy()); 
recommender.recommend(1,20);