我正在使用Tensorflow Keras构建推荐系统。在某些模型中，我使用用户嵌入和项目嵌入。
在针对用户
我正在实施在Medium中找到的推荐系统示例。
在数据准备中，它具有这种“交易”结构，熊猫可以读
我正在研究Google Cloud的Recommendation AI。对于导入用户事件，它支持BigQuery，但找不到所需的表架构。由于
我正在使用Vowpal Wabbit的上下文强盗对给定上下文的各种动作进行排名。
<pre><code>Train Data:
"1:10:0.1 |
我是硕士学位学生，而且是Tensorflow的新手。
对于我的论文项目，我需要在框架中更改并整合推荐系统算
<a href="https://i.stack.imgur.com/XdNwg.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/XdNwg.png" alt="enter image
我有一个包含用户ID，餐厅ID和评分的评分数据集（由用户针对特定餐厅；评分可以为0,1,2）。
当我进行
纠正单词拼写的步骤是否必须在词典规范化（即词干提取、词形还原）之前或之后完成？如果我们在词
我已经根据此处的文档安装了Apache预测：
<a href="http://predictionio.apache.org/install/install-sourcecode/" rel="
对于基于项目的协作过滤，我想在其中为特定人员填写所有项目的评分。如果某些产品（包括新产品）
按照<a href="https://www.tensorflow.org/recommenders/examples/quickstart" rel="nofollow noreferrer">quickstart</a>指南建立基本推
这听起来可能很愚蠢，但我没有得到<strong>效用矩阵</strong>来构建推荐系统的<strong>工作流程</strong>：X [i
我正在使用贝叶斯个性化排名优化在python编写的推荐系统上进行项目。我非常有信心模型可以充分了解
我将“预测”与类似产品一起使用。我像示例中那样添加数据。
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我有一个包含2000个数据和15个要素（列）的数据库，我想创建一个推荐系统，向我推荐与我选择的行最
我需要在python中编写一个相似度评分，以根据电影类型找到匹配项。
该比较是针对1个用户在40,000
我正在尝试建立推荐系统。由于数据集没有明确的反馈（即评分），因此我尝试从隐式反馈（例如频率
我使用ML.NET矩阵分解开发了产品推荐器。
训练数据仅包含一对产品ID，因此我根据Microsoft文档对训练器
我使用ML.NET矩阵分解开发了产品推荐器。训练数据有20000个条目，并且仅包含成对的产品ID（无等级），
<pre><code>def item(id):
return posts.loc[posts['post_id'] == id]['title'].tolist()[0]
def get_recommendations(postid, num,
