Полигон алгоритмов коллаборативной фильтрации
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
												
			
			 (→Функциональные возможности системы)  | 
				 (категория)  | 
			||
| Строка 60: | Строка 60: | ||
=== Графики, которые позволят судить о качестве алгоритмов и сравнивать их ===  | === Графики, которые позволят судить о качестве алгоритмов и сравнивать их ===  | ||
=== Графики, которые позволят следить за тем, что у конкретных алгоритмов происходит внутри, ===  | === Графики, которые позволят следить за тем, что у конкретных алгоритмов происходит внутри, ===  | ||
| + | |||
| + | [[Категория:Коллаборативная фильтрация]]  | ||
Версия 16:33, 11 ноября 2009
Содержание | 
Функциональные возможности системы
Требования
Полигон должен:
- работать с набором реализаций алгоритмов CF
 - предоставлять данные на вход алгоритмам в стандартизованном виде
 - обрабатывать результаты работы и генерировать отчеты
 
Пользователь должен иметь возможность:
- хммм
 
Реализации алгоритмов CF должны:
- хмм
 
Варианты постановок задач
Конкретныe прикладные задачи с данными
- Netflix Prize
 - NetflixPrize.com, (данные)
 - 480,000 пользователей
 - 17,770 объектов
 - 100,480,507 оценок
 - 1.23% заполненность
 
- Jester dataset
 -  Anonymous Ratings from the Jester Online Joke Recommender System
-  73,421 пользователей 
100 объектов
~4.1 миллиона оценок
54.5% заполненность -  63,974 пользователей 
150 объектов
~1.7 миллионов оценок
17.7% заполненность 
 -  73,421 пользователей 
 
-  MovieLens datasets
- 100,000 ratings for 1682 movies by 943 users
 - 1 million ratings for 3900 movies by 6040 users
 - 10 million ratings and 100,000 tags for 10681 movies by 71567 users
 
 
- LibimSeTi dating agency dataset
 - 135,359 пользователей
 - 168,791 объектов
 - 17,359,346 оценок
 - 0.76% заполненность
 
- EachMovie dataset (supposed to be unavailable)
 - 72,916 пользователей
 - 1628 объектов
 - 2,811,983 оценок
 
- Neilsen Media Research dataset
 
- Media Metrix
 
- UC Irvine Census data
 
TODO: check TheInfo Infochimps

