Question

我正在尝试使用推荐器来构建UBCF并提出建议。这个过程还可以，预测似乎也很有意义。我需要的是向同行（商业和营销）解释为什么我向这些用户推荐这些项目。

我的代码是：

library(recommenderlab) 
data(Jester5k) 

r <- sample(Jester5k, 1000)

rec_ub <- Recommender(r[1:100],method="UBCF", param=list(normalize = "Z-score",method="Cosine", nn=3,minRating=1))
recom_ub <- predict(rec_ub, Jester5k[1001:1002], n=20, type="ratings")

my.df<-as(recom_ub,"matrix")
rownames(my.df)<- rownames(Jester5k[1001:1002])

my.result<-melt(my.df, id = 1)
names(my.result)<-c("user","item","value")
my.result<-my.result[order(my.result$user,-my.result$value),]
my.result<-subset(my.result,value>0)

例如，我需要知道为什么将项目j76推荐给用户u11691，即哪些用户实际上是该用户的邻居（由推荐者使用）。

Answer 1

UBCF基于活跃用户附近的类似用户尝试查看相似度函数以查看最相似的用户（nn = 20）。相似性（r，方法=＆＃34;余弦＆＃34;，=＆＃34;用户＆＃34;）

理解并解释建议

1 个答案: