recommendation-engine

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quick start guideで説明したように、推奨エンジンを展開しようとしています。エンジンを構築するための手順を完了しました。今、私は勧告エンジンを訓練したいと思う。私はクイックスタートガイドで述べたようにしました。（pio trainを実行してください）。その後、長いエラーログが出てきて、ここに貼り付けることができませんでした。だから私はエラーの最初の数行を入れています。 [INFO

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Apache Mahoutでのステレオタイプユーザモデルの実装

私は推薦システムで個人モデルとステレオタイプユーザモデルの両方の実装に取り組んでいます。私はApache Mahoutに遭遇しましたが、個々のユーザーモデルでのみ動作するようです。私の質問は、Apache Mahout Tasteでステレオタイプのユーザーモデルを使用するにはどうすればいいですか？推奨エンジンのための私の理解では、あなたがこれらのコアは勧告技術（暗黙的または明示的な） U

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eコマースの推奨事項に関するユーザーのクリック分析を開始してください

私は電子商取引サイトと同様のウェブサイトを構築しています。私はそれにパーソナライゼーションを実装したい。これを達成するために、私はクリックストリーム分析がより良いと言われてきました。データとして、ログインしたユーザーID、クリックした時刻、クリックしたアイテムの価格を収集する予定です。その他、性別、場所などの個人情報が使用されます。私は推薦システムに関する多くの記事とチュートリアルを読んだ。しか

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？

私が今まで見つけることができるすべてを構築し、約1 Mのデータと一日あたり約3700のユーザのを持っているので、もし、データセットとしてCSVファイルに基づいて、メモリ内のすべてを展開し、いくつかの推薦エンジンです。イム私の場合は、私の会社は、1日あたり約1 Mアクティブな項目、およそ4000アクティブユーザー（平均）と週（平均）あたり約4.5 Mのページを訪問しています。メモリの継ぎ目にそんな

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PySparkでスパース行列を構築するには？

私はSparkを初めて使用しています。私は、推奨エンジンのために、疎な行列にユーザIDのitem-id行列を作成したいと考えています。私はこれをPythonでどのように行うのか知っています。 PySparkでこれをどうやって行いますか？ここで私はそれをマトリックスでやったでしょう。この表は今のように見えます。そのような Session ID| Item ID | Rating 1 2

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推薦システムのオンライン実験で重複した推薦を扱う方法

推薦システムのさまざまな戦略を比較するオンラインユーザー実験を実行しようとしています。私は18の戦略を比較し、それぞれの戦略は5つの推奨を生成するので、合計90の推奨を評価するように主題を要求しなければなりません。しかし、戦略は重複した推奨事項を作成します（いくつかの戦略にはいくつかの推奨事項があります）。（i）現在のデザインでは、各ページに1つの戦略によって5つの推奨事項が示されています。

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OrientDBで最も一般的な共有頂点を見つける

現在、類似性推薦者を構築するための解決策として、OrientDB（2.1.16）を評価中です。そのために、私は以下を達成し、最初のクエリの書き込みいくつかの助けが大好きです： Vertex:Maker -(Edge:Produced)-> Vertex:Item -(Edge:TaggedBy)-> Vertex:Tag を私は特定の項目(V1)を選択して、バックで注文した他の項目(Vn)のリ

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TCPとリアルタイムチャットの推奨エンジンのUDP？

私は、ユーザーの各キーストロークがサーバーに送信されるチャットアプリケーションを構築しています。サーバーでは、nlpに基づく推奨エンジンは、その時点での型付きメッセージのコンテキストに基づいて推奨事項を生成します。大規模な展開の場合、どの接続タイプがTCPとUDPの間で望ましいでしょうか。 UDPは高速ですが信頼性が低いですが、信頼性の高いTCPはリアルタイムで遅くなる可能性があります。たとえば

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合理的な時間を使ってDB内の多くのレコードをcaculateする方法

私のアプリケーションにベクター（例えば：(5,4,6,8)）があり、私のDB内の他のベクターとの類似性を見つけたい場合は、 2つのベクトル間の距離をManhattan distanceで計算します。私のベクトルと自分のDBに格納されているすべてのベクトルとのアルゴリズム（私の例ではマンハッタン距離）を計算する方法は何秒ですか？

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Predictionioで推奨を実行するための最小システム要件

私のアプリケーションとpredictioを統合しようとしました。 PredictionioのWebサイトでquick startのような推奨エンジンの展開を使用しました。多くの問題に直面していますが、エンジンを構築することは可能です。 pio trainを使ってモデルをトレーニングしようとしました。しかし、それは "java.lang.StackOverflowError"と言うエラーを出しまし