Полигон алгоритмов коллаборативной фильтрации

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Конкретных прикладных задачи с данными)
(Конкретныe прикладные задачи с данными)
Строка 5: Строка 5:
;Netflix Prize
;Netflix Prize
: [http://www.netflixprize.com NetflixPrize.com], [http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Netflix+Prize (данные)]
: [http://www.netflixprize.com NetflixPrize.com], [http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Netflix+Prize (данные)]
-
: 480000 пользователей
+
: 480,000 пользователей
-
: 17770 объектов
+
: 17,770 объектов
-
: 100480507 оценок
+
: 100,480,507 оценок
 +
 
 +
; [http://www.occamslab.com/petricek/data/ LibimSeTi dating agency dataset]
 +
: 135,359 пользователей
 +
: 168,791 объектов
 +
: 17,359,346 оценок
== Генераторов модельных данных, и под какие алгоритмы CF они заточены ==
== Генераторов модельных данных, и под какие алгоритмы CF они заточены ==

Версия 12:26, 11 ноября 2009

Содержание

Функциональные возможностей системы

Варианты постановок задач

Конкретныe прикладные задачи с данными

Netflix Prize
NetflixPrize.com, (данные)
480,000 пользователей
17,770 объектов
100,480,507 оценок
LibimSeTi dating agency dataset
135,359 пользователей
168,791 объектов
17,359,346 оценок

Генераторов модельных данных, и под какие алгоритмы CF они заточены

Оценка качества

Функционалы для оценки качество (это оччень скользский вопрос!)

Графики, которые позволят судить о качестве алгоритмов и сравнивать их

Графиков, которые позволят следить за тем, что у конкретных алгоритмов происходит внутри,