应用错误收集

我们正在尝试为我们的系统创建“后续步骤”推荐器：鉴于用户和上下文，我们需要一个可以提供用户可能想要采取的后续步骤的建议的模型。

火柴盒推荐者会获得评分，用户和物品。在我们的案例中，后续步骤是项目，用户及其上下文的组合是用户，使用数据是评级

“评分”：

UserID  ScreenID    Rating
1       ScreenA       50
1       ScreenB       35
3       ScreenA       55
3       ScreenB       60
3       ScreenC       10
5       ScreenA       50
5       ScreenB       35
5       ScreenD       10

“用户”：

UserID  EmployeeID  Role            ContextCategory   ContextTask
1       078570      Representative  C                 Assignment/Reassignment
3       076545      Representative  A                 Assignment/Reassignment
5       076545      Representative  G                 Assignment/Reassignment

我训练了一个模型，创建了一个预测实验，并发布了Web服务。我不得不更改Web服务输入以询问用户及其上下文的组合（本质上是用户功能），并期望Web服务根据其他类似的“用户”给出建议：

但是，当我测试web服务时，它只返回所有受过训练的用户及其建议的列表，而不是我在输入中指定的新/冷用户的建议。

结果：{＆＃34;结果＆＃34;：{＆＃34;输出1＆＃34;：{＆＃34;输入＆＃34;：＆＃34;表＆＃34;，＆＃34;值＆＃ 34;：{＆＃34; ColumnNames＆＃34;：[＆＃34; User＆＃34;，＆＃34; Item 1＆＃34;，＆＃34; Item 2＆＃34;，＆＃34; Item 3＆＃ 34]，＆＃34; ColumnTypes＆＃34;：[＆＃34;字符串＆＃34;＆＃34;字符串＆＃34;＆＃34;字符串＆＃34;＆＃34;字符串＆＃34;] ＆＃34;值＆＃34;：[[＆＃34; 1＆＃34;＆＃34; ScreenA＆＃34;＆＃34; ScreenB＆＃34;＆＃34; ScreenC＆＃34;]，[ ＃＆34; 3＆＃34;＆＃34; ScreenA＆＃34;＆＃34; ScreenB＆＃34;＆＃34; ScreenC＆＃34;]，[＆＃34; 5＆＃34;＆＃34 ; ScreenA＆＃34;＆＃34; ScreenB＆＃34;＆＃34; ScreenC＆＃34;]]}}}}

有很多关于为Matchbox推荐者创建训练模型的文档/示例，但是大多数都将项目作为输入，并将推荐项目作为输出。我无法找到任何将用户作为输入的示例，并将其转换为有用的Web服务。

Azure机器学习 - 推荐的Web服务

1 个答案: