প্রশ্ন ট্যাগ «recommender-system»

সহযোগী ফিল্টারিংয়ে কীভাবে এসভিডি ব্যবহৃত হয় তা নিয়ে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। ধরুন আমার একটি সামাজিক গ্রাফ রয়েছে এবং আমি প্রান্তগুলি থেকে একটি সংলগ্ন ম্যাট্রিক্স তৈরি করি, তারপরে একটি এসভিডি নিন (আসুন নিয়মিতকরণ, শিখার হার, স্পারসিটি অপ্টিমাইজেশন ইত্যাদি সম্পর্কে ভুলে যাই), কীভাবে আমি আমার সুপারিশগুলি উন্নত করতে এই এসভিডি …

30 svd  recommender-system 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি একটি ডেটাসেটের উপরে ক্রস বৈধতাযুক্ত এলোমেলো বন চালানোর জন্য ক্যারেট ব্যবহার করছি। Y পরিবর্তনশীল একটি ফ্যাক্টর। আমার …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

সহযোগী ফিল্টারিংয়ে, আমাদের মানগুলি পূরণ করা হয় নি। মনে করুন কোনও ব্যবহারকারী কোনও সিনেমা দেখেনি তবে আমাদের সেখানে একটি 'না' রাখতে হবে। আমি যদি এই ম্যাট্রিক্সের একটি এসভিডি নিতে যাচ্ছি, তবে আমাকে সেখানে কিছু নম্বর রাখতে হবে - বলুন 0 এখন এখন আমি যদি ম্যাট্রিক্সকে ফ্যাক্টরিজ করি তবে অনুরূপ ব্যবহারকারীর …

21 machine-learning  svd  recommender-system 

আমি সুপারিশকারী সিস্টেমগুলির জন্য ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টেরাইজেশন মডেলগুলি বোঝার চেষ্টা করছি এবং আমি সবসময় 'সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলি' পড়ি, তবে এর অর্থ কী? আমি জানি একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের জন্য বৈশিষ্ট্যটি কী বোঝায় তবে আমি সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলির ধারণাটি বুঝতে পারি না। আমি যে বিষয়ের সন্ধান করতে পারি তার প্রতিটি কাগজ ঠিক খুব অগভীর। সম্পাদনা: …

15 machine-learning  data-mining  recommender-system 

একটি সুপারিশকারী সিস্টেম বিভিন্ন ব্যবহারকারীর রেটিংয়ের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ককে পরিমাপ করবে এবং কোনও আগ্রহী আইটেম যা তার পক্ষে আগ্রহী হতে পারে সে সম্পর্কে একটি সুপারিশ প্রদান করবে। তবে, সময়ের সাথে সাথে রুচিগুলি পরিবর্তন হয় তাই পুরানো রেটিংগুলি বর্তমান পছন্দগুলি এবং তার বিপরীতে প্রতিফলিত না করে । আপনি একবার কোনও বইতে …

14 recommender-system 

আমি কোনও ব্যবহারকারীর কাছে সিনেমার প্রস্তাব দেওয়ার জন্য একটি গতিশীল মডেলটি বাস্তবায়নের সন্ধান করছি। প্রতিবার ব্যবহারকারী কোনও সিনেমা দেখলে বা এটি রেট করে তার সুপারিশটি আপডেট করা উচিত। এটিকে সহজ রাখতে আমি দুটি কারণ বিবেচনায় নেওয়ার চিন্তা করছি: ব্যবহারকারীর দ্বারা অন্যান্য চলচ্চিত্রের অতীত রেটিং যে সময় ব্যবহারকারী নির্দিষ্ট কিছু সিনেমা …

14 machine-learning  recommender-system  dynamic-regression 

আমি সুপারিশকারী সিস্টেমে ফ্যাক্টরাইজেশন মেশিন শব্দটি এসেছি। আমি জানি ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশনটি সুপারিশকারী সিস্টেমগুলির জন্য কী তবে ফ্যাক্টরাইজেশন মেশিনগুলি কখনও শুনেনি। তাহলে পার্থক্য কী?

14 machine-learning  data-mining  recommender-system 

আমি সহযোগী ফিল্টারিংয়ের জন্য একটি প্রকল্পে কাজ করছি (সিএফ), অর্থাত্ আংশিকভাবে পর্যবেক্ষণ করা ম্যাট্রিক্স বা আরও সাধারণভাবে টেনসর সম্পন্ন করে। আমি এই ক্ষেত্রের একজন নবাগত এবং এই প্রকল্পের জন্য অবশেষে আমাকে আমাদের পদ্ধতিটি অন্যান্য সুপরিচিতদের সাথে তুলনা করতে হবে যে, আজকাল প্রস্তাবিত পদ্ধতিগুলি তাদের সাথে তুলনা করা হয়, নামটি সিএফ-তে-অত্যাধুনিক …

13 optimization  recommender-system  matrix-decomposition 

আমি নিম্নলিখিত সমস্যার মতো কিছু নিয়ে কাজ করছি। আমার কাছে প্রচুর ব্যবহারকারী এবং এন বই রয়েছে। প্রতিটি ব্যবহারকারী তার পড়া সমস্ত বইয়ের একটি আদেশযুক্ত র‌্যাঙ্কিং তৈরি করে (এটি সম্ভবত এন বইগুলির একটি উপসেট) যেমন, বুক 1> বুক 40> বই 25। এখন আমি এই পৃথক ব্যবহারকারী র‌্যাঙ্কিংগুলিকে সমস্ত বইয়ের একক আদেশযুক্ত …

13 multiple-comparisons  ranking  recommender-system  bradley-terry-model 

আপনি কি কোনও সুপারিশকারী সিস্টেম বিকাশের জন্য প্রয়োগ করতে পারেন এমন ভাল তথ্য সহ একটি বই সুপারিশ করতে পারেন?

13 machine-learning  references  recommender-system 

ধরুন আমার কাছে নেটফ্লিক্স-স্টাইলের সুপারিশ ম্যাট্রিক্স রয়েছে এবং আমি এমন একটি মডেল তৈরি করতে চাই যা কোনও প্রদত্ত ব্যবহারকারীর জন্য সম্ভাব্য ভবিষ্যতের চলচ্চিত্রের রেটিংয়ের পূর্বাভাস দেয়। সাইমন ফাঙ্কের পদ্ধতির ব্যবহার করে, কেউ এল 2 নিয়মিতকরণ শর্তের সাথে মিলিয়ে পূর্ণ ম্যাট্রিক্স এবং আইটেম-বাই-আইটেম * ব্যবহারকারী-দ্বারা-ব্যবহারকারী ম্যাট্রিক্সের মধ্যে ফ্রোবিনিয়াস আদর্শকে হ্রাস করতে …

12 svd  recommender-system 

দ্রষ্টব্য: এই প্রশ্নটি পুনরায় পোস্ট করা হয়েছে, কারণ আমার আগের প্রশ্নটি আইনি কারণে মুছে ফেলা হয়েছিল। আর- lmeএর nlmeপ্যাকেজ থেকে ফাংশনটির সাথে এসএএস থেকে প্রসকে মিক্সেড তুলনা করার সময় , আমি কিছু বরং বিভ্রান্তিকর পার্থক্যের উপর হোঁচট খেয়েছি। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায় যে বিভিন্ন পরীক্ষায় স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির মধ্যে পার্থক্য রয়েছে …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

আমি দেখেছি যে সমস্ত আধুনিক সুপারিশকারী সিস্টেমে ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টেরাইজেশনের উপর নির্ভর করে, ব্যবহারকারী-চলচ্চিত্রের ম্যাট্রিক্সে একটি অ-নেতিবাচক ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টেরাইজেশন করা হয়। আমি বুঝতে পারি যে ব্যাখ্যাযোগ্যতার জন্য এবং / বা যদি আপনি বিরল কারণ চান তবে না-নেতিবাচকতা কেন গুরুত্বপূর্ণ। তবে যদি আপনি কেবল ভবিষ্যদ্বাণীমূলক পারফরম্যান্সের বিষয়ে চিন্তা করেন, যেমন নেটফ্লিক্স পুরষ্কার …

11 recommender-system  svd  matrix-decomposition  nnmf 

আমি একটি সুপারিশকারী সিস্টেম তৈরি করছি এবং "অনুরূপ" ব্যবহারকারীর রেটিং এবং আইটেমগুলির বৈশিষ্ট্য উভয়ই অন্তর্ভুক্ত করতে চাই। আউটপুটটি একটি পূর্বাভাস রেটিং [0-1] I আমি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক বিবেচনা করছি (শুরু করার জন্য)। সুতরাং, ইনপুটগুলি আইটেমের বৈশিষ্ট্য এবং প্রতিটি ব্যবহারকারীর রেটিংয়ের সমন্বয়। আই এবং এ 1 ব্যবহারকারীর জন্য, সিস্টেমটি সম্মিলিত ডেটা, …

10 recommender-system 

সহযোগী ফিল্টারিং সমস্যা বিবেচনা করুন। আমাদের মাপের ম্যাট্রিক্স # ইউজার * # আইটেম। যদি ব্যবহারকারী আমি আইটেম j, তবে যদি আমি আইটেম j এবং অপছন্দযদি (i, j) জোড়া সম্পর্কে কোনও ডেটা না থাকে। আমরা ভবিষ্যতের ব্যবহারকারী, আইটেম জোড়ার জন্য পূর্বাভাস দিতে চাই ।MMMMi,j=1Mi,j=1M_{i,j} = 1Mi,j=0Mi,j=0M_{i,j} = 0Mi,j=?Mi,j=?M_{i,j}=?Mi,jMi,jM_{i,j} স্ট্যান্ডার্ড সহযোগী ফিল্টারিং …

9 machine-learning  recommender-system  matrix-decomposition