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慕娘4111782

提问者

2019-04-12

还有一点就行，老师你的WD模型最终的结果是看准确率，通过训练集来模拟测试集。那么我要是通过Movielens 10M数据集怎么进行电影结果的推荐呢

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慕娘4111782

回复

David

老师你看我这个思路行不行，利用wd模型本质的两分类问题，将预测用户对电影的评分，如果用户对电影的评分大于等于4，那么就推荐给用户这部电影。就是将您例子中的年收入是否大于50k的问题，转化成用户对电影评分是否大于等于4。来进行相应的预测推荐，特征就利用现有的特征，比如之前个性化召回课程中生成的user-item,user-user,item-item的特征矩阵，再对数据集进行特征抽取，比如活跃用户(对电影评分数量大于30)，非活跃用户。受欢迎电影（评分人数大于30且平均分大于3.5）这种特征工程，作为WD模型的输入。根据情况区分离散特征和连续特征进行相应的训练。

2019-04-13

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