关于二进制数据的Mahout建议

Question

我是mahout的新手。我的目标是为二元用户购买的数据提供建议。所以我在计算电影镜头数据的前N个推荐中应用项目项相似性模型，假设1-3评级为0和4然后我尝试使用测试数据中的评分来评估我的建议，但是我的前20个建议中几乎没有两到三个匹配测试数据中的最高评级项目，并且大多数用户都没有匹配。

因此，我的建议本质上是完全不好的，还是我需要采取不同的措施来评估我的建议？

请帮帮我！提前谢谢。

Pranay， 第二年，UG学生。

Answer 1

我认为我们在邮件列表上回答了您的问题，这是一个更好的地方：

  

我会将所有值的所有评分都映射到1.实际上   这可能更“准确”。

     

您使用的是精确回忆测试吗？他们并不是非常糟糕   信息丰富，虽然他们是你唯一可以做的事情   评估没有评级的推荐。也就是说，它正在测试中   是否建议退回已知物品，但事实并非如此   必然是一个很好的测试，它是否提出了很好的建议。   它可以推荐更好的东西而不是获得信用。