Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
MLlib MatrixFactorizationModel suggestProducts(user, num) 在某些用户上失败
我训练了一个MatrixFactorizationModel https spark apache org docs 1 3 0 api java org apache spark mllib recommendation MatrixFa
apachespark
apachesparkmllib
collaborativefiltering
matrixfactorization
非负矩阵分解中的评分预测
我正在关注这个博客http www quuxlabs com blog 2010 09 matrix factorization a simple tutorial and implementation in python http www
datascience
collaborativefiltering
matrixfactorization
Apache Spark ALS 协同过滤结果。他们没有道理
我想尝试使用 MLlib 进行 Spark 协作过滤 如本教程中所述 https databricks training s3 amazonaws com movie recommendation with mllib html https
machinelearning
apachespark
collaborativefiltering
matrixfactorization
非常大且非常稀疏的非负矩阵分解
我有一个非常大且稀疏的矩阵 531K x 315K 单元格总数约为 1670 亿 非零值仅为 1s 非零值总数约为 45K 有高效的 NMF 包来解决我的问题吗 我知道有几个软件包可以实现这一点 并且它们仅适用于小尺寸的数据矩阵 任何想法都
python
Bigdata
sparsematrix
matrixfactorization
NMF
评估 LightFM 推荐模型
我一直在玩lightfm很长一段时间以来 我发现生成推荐确实很有用 但是 我想知道两个主要问题 在推荐排名很重要的情况下评估 LightFM 模型 我应该更多地依赖precision k或其他提供的评估指标 例如AUC score 在什么情
python
machinelearning
recommendationengine
matrixfactorization