@morr А по моему, что-то таки изменилось. По крайней мере, теперь вижу, что Пирсон-Z работает довольно хорошо: 672x947 А вот SVD как-то не очень... 675x946 Но скорость вычисления стала лучше - буквально 30-40 секунд. (А он запоминает результаты что ли? А то я один из 10-и бальных тайтлов удалил из списка а в рекомендациях его не вижу)
С точки зрения интерфейса, хотелось бы иметь возможность настраивать известность тайтла. Нет, это не поможет. Та же сортировка... Вообще, алгоритм ведь должен подсказывать такие тайтлы, о которых сам я не знаю. И при этом внушать доверие. И вот, например, как быть с такими тайтлами как HotoriХотори? Вряд-ли какой нибудь алгоритм мне его посоветовал бы...
Кроме того, есть важный параметр, который, как я понимаю, никак не учитываться - факт непросмотра. Если почти все посмотрели тайтл N а я нет, то это не менее показательно, чем мои оценки просмотренным тайтлам. Особенно это заметно при определении похожих пользователей. Два пользователя посмотревшие по 500 тайтлов у которых общих тайтлов 40 штук, имеют очень разные вкусы, даже если эти 40 тайтлов оценены у них примерно одинаково. И наоборот - 85% общих но по разному оценённых тайтлов - признак похожих вкусов.
Оценки не сложно подогнать под 10-и бальную шкалу. А вот интересные функции, типа "лаборатории" были бы интересны...
Кстати, я вроде спрашивал уже, не помню... Но таки много ли людей пользуется сервисом рекомендаций?
@morrА по моему, что-то таки изменилось.
По крайней мере, теперь вижу, что Пирсон-Z работает довольно хорошо:
А вот SVD как-то не очень...
Но скорость вычисления стала лучше - буквально 30-40 секунд.
(А он запоминает результаты что ли? А то я один из 10-и бальных тайтлов удалил из списка а в рекомендациях его не вижу)
С точки зрения интерфейса, хотелось бы иметь возможность настраивать известность тайтла.Нет, это не поможет. Та же сортировка...Вообще, алгоритм ведь должен подсказывать такие тайтлы, о которых сам я не знаю. И при этом внушать доверие.
И вот, например, как быть с такими тайтлами как HotoriХотори? Вряд-ли какой нибудь алгоритм мне его посоветовал бы...
Кроме того, есть важный параметр, который, как я понимаю, никак не учитываться - факт непросмотра.
Если почти все посмотрели тайтл N а я нет, то это не менее показательно, чем мои оценки просмотренным тайтлам.
Особенно это заметно при определении похожих пользователей. Два пользователя посмотревшие по 500 тайтлов у которых общих тайтлов 40 штук, имеют очень разные вкусы, даже если эти 40 тайтлов оценены у них примерно одинаково. И наоборот - 85% общих но по разному оценённых тайтлов - признак похожих вкусов.
Оценки не сложно подогнать под 10-и бальную шкалу.
А вот интересные функции, типа "лаборатории" были бы интересны...
Кстати, я вроде спрашивал уже, не помню... Но таки много ли людей пользуется сервисом рекомендаций?
@Oniii-chan,@Vil