关于lightFM，如何嵌入特征矩阵并向用户推荐新项目

Question

我的目标是使用适合我个人数据的模型，并处理数据并制作三个文件： 相互作用矩阵（394 * 2188）;项目特征矩阵（5241 * 5241）;用户特征矩阵（1043 * 1043）;我已将它们全部转换为稀疏矩阵，我的两个特征矩阵包含的内容多于交互。当我通过这些数据拟合模型并进行预测时，有我的代码和错误： 代码：

model = LightFM(loss='warp')
model.fit(data,item_features=items,user_features=users,epochs=30, num_threads=2)
evaluation.auc_score(model,data)

错误：     引发ValueError（＆＃39; item_features中的功能数量不正确＆＃39;） ValueError：item_features中的功能数量不正确

1. 如何转换交互矩阵的用户和项目小于特征矩阵的数据
2. 如何向所有用户（包括新用户）推荐新旧商品

Answer 1

我将首先解释为什么会出现错误： 提高ValueError（'item_features中的功能数量不正确'）ValueError：item_features中的功能数量不正确

此错误可能是由于代码的最后一行引起的

      evaluation.auc_score(model, data, user_features=users and item_features=items)

如果您在此处查看文档：{​​{3}}

您将看到还需要提供user_features = users和item_features = items作为auc_score的参数（当您在model.fit中使用用户和项目功能时）

即固定版本可能看起来像

docker-compose build --build-arg buildtime_variable=new_value <container name>

一旦您纠正了该错误，我们就会仔细检查您的其他2个问题。