Системы рекомендаций с неявной обратной связью

Я новичок в рекомендательных системах и пытаюсь создать рекомендательную систему на основе данных статей. Где у нас есть пользователь, идентификатор статьи, контент, действие (открыть, прокомментировать, поделиться), время действия.

Для начала я создал базовую систему подсчета очков, где. {открыть:1,комментировать:3,поделиться:4}. Теперь я хотел бы добавить в свою рейтинговую систему множественную неявную информацию. Например: Время дня: Если действие происходит ночью, это очень интересно для пользователя. Контент: Пользователю очень нравятся статьи об автомобилях (большинство взаимодействий со статьями приходится на автомобили) и так далее.

Как я могу «добавить» эту информацию в свою базовую модель. Мне просто создать ту же систему подсчета очков и добавить к базовому баллу? Я был бы очень признателен, если бы вы могли поделиться своими мыслями.

Благодарю вас!


person vvan1197    schedule 23.05.2020    source источник


Ответы (1)


Я настоятельно рекомендую вам использовать неявную библиотеку.

Вы можете ознакомиться с документацией здесь Неявный ALS

Для неявной библиотеки вам понадобится только созданная вами базовая оценка, а для определенных функций, которые есть в ваших данных, ALS попытается выяснить все функции (факторы) самостоятельно. Вы можете легко указать числовые факторы, которые вы хотите, чтобы ваша модель изучила из вашего набора данных.

А для использования неявной библиотеки требуется богатый набор данных.

person Marcus    schedule 22.06.2020