推荐 | 微软SAR近邻协同过滤算法相关问题(三)
2023-04-18 13:02:22 时间
参考相关帖: 推荐 | 微软SAR近邻协同过滤算法解析(一) 推荐 | 微软SAR近邻协同过滤算法拆解(二) 练习题︱ python 协同过滤ALS模型实现:商品推荐 + 用户人群放大
1 问题一:模型预测之后Prediction一直为0
模型预测之后Prediction一直为0,同时发现model.item_similarity
对角阵只有1,如下:
array([[1, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 1, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 1, ..., 0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0, ..., 1, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 1, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 1]], dtype=int64)
这个原因报错是: sar_singlenode.py的291行:
self.item_similarity = jaccard(item_cooccurrence).astype(
df[self.col_rating].dtype
)
这里item_cooccurrence的共现 C矩阵 格式修改的时候的问题,是由这里的df决定,df => 训练数据集
在官方案例中rating都是float,笔者自己数据run的时候,调整为整数了。
所以,之后的数据rating列一定要改成float
形式。
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