如何解决Neighbors [,x]中的错误:使用Predict函数超过10行时,维数不正确,R中的RecommendationerLab
我有一个数据集Recoset,该数据集由用户对某些产品类别给出的评分。我正在尝试通过将R推荐的LabLab包中的“基于用户的协同过滤”功能使用,来利用用户给出的评级来预测其他用户可能喜欢的产品类别。
这是代码
m <- read.csv("recoset2.csv")
rrm <-as(m,"realratingMatrix")
rrm2 <- rrm[rowCounts(rrm)>5] #only users who have bought from more than 5 verticals (any random 5)
learn <- Recommender(rrm2,method = "UBCF")
learned <- predict(learn,rrm[2001:2010,],n=3)
learned_list <- as(learned,"list")
现在,只要我预测10位或更少的用户,该代码就可以正常工作(有时)。但是当我以这种方式将用户数量增加到11个或更多时
learned <- predict(learn,rrm[2001:2020],n=3)
这个错误让我很高兴
Error in neighbors[,x] : incorrect number of dimensions
有时也会为2个用户提供此错误,但是我从未有1个用户收到此错误。
我独自度过了几天,遍历了整个recommenderLab documentation,在众多资源和教程中进行了搜索,但是调试了此错误。解决该问题的任何帮助将不胜感激
> user item rating
> ORG1SNQ0TV16NQP6ZB5SD9XGX1FP7 MobileCable 2
> ORG441VE999BMCTYGZ0H7HDWHGX62 OTGPendrive 2
> ORG7L1NRFQZTPDJRFXC0CQ1LXLY6E MobileScreenGuard 3
> ORGBYFYMG92YFDC043NG7PZEHEPTS MobileScreenGuard 2
> ORGLZH07SFPSFQ3RZJMCV85XKKDKE Smartphone 5
> ORGMBN2841ZDJDZD4HHEN28HB5YYP Headphone 1
这里是dataset
的链接解决方法
我知道这可能并没有很多帮助:但是我发现使用基于项目的协作过滤可以解决此问题。我在这里找到了返回相同错误的示例: https://rpubs.com/dhairavc/639597
我认为这与UBCF的邻居数量有关。
如果将行更改为:
learn <- Recommender(rrm2,method = "IBCF")
我想您可能会返回结果。基于用户的方式对稀疏矩阵并不友好。
我希望这会有所帮助,如果我更接近修复问题,我会及时更新!
,用不同的方法改变推荐行
learn <- Recommender(rrm2,method = "IBCF") # Change with "UBCF","SVD","POPULAR"
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