У меня вопрос о значении значений предпочтений в Mahout. Из книги Mahout в действии говорится, что:
Значение предпочтения может быть любым, главное, чтобы более высокие значения означали более сильные положительные предпочтения. Например, эти значения могут быть оценками по шкале от 1 до 5, где 1 указывает на элементы, которые пользователь не выносит, а 5 указывает на избранное.
Означает ли это, что рекомендатель всегда будет интерпретировать меньшие значения как отрицательные предпочтения (не симпатии)?
Я пытаюсь создать рекомендателя, где нет отрицательных предпочтений. Я имею в виду, что у меня вообще нет предпочтений, но я могу вывести их на основе различных взвешенных показателей (количество кликов/редактирований, объем редактирования, способ редактирования и т. д.). Однако в моей реализации, когда пользователь отредактировал какую-то страницу, это не означает, что пользователю эта страница не нравится, но в некоторой степени она ему нравится (и сила симпатии определяется, как я описал выше).
Я пытался использовать только логические предпочтения (логарифмическое правдоподобие и сходство Танимото), но они не работают хорошо, и в большинстве случаев они не могут дать рекомендацию (более 50%).
Я хочу воспользоваться имеющимися числами, чтобы вывести предпочтения, чтобы рекомендации были лучше, но я не уверен, как это сделать. Я попытался получить значения предпочтений, полученные, как указано выше, от 5 до 10, а затем каждый пользователь имел значение предпочтения 1 для искусственного предмета (что означает, что он ему не нравится). Однако я считаю, что это не очень хороший подход, поскольку это будет означать, что каждому пользователю не нравится один и тот же элемент.
Есть ли у кого-нибудь лучшее представление о том, как я могу применить некоторые алгоритмы на основе пользователей и элементов, имеющие только «положительные» (понравившиеся) значения предпочтений?
