Рекомендерлаб вопрос - хочу предсказать и сравнить
У меня есть оценки продукта для 30 пользователей, много оценок для пользователя
У меня есть realRatingMatrix, RLmatrix
RLmatrix 30 x 4592 рейтинговая матрица класса 'realRatingMatrix' с 19260 рейтингами.
Я разделил на "поезд", "известный" и "неизвестный", используя первые 200 оценок для каждого пользователя, как известно:
eval_sets <--valuationScheme (data = RLmatrix, method = "split", train =.667, учитывая = 200, goodRating = 3,5, k = 1)
getData (eval_sets, "train") 20 x 4592 рейтинговых матриц класса 'realRatingMatrix' с 13540 рейтингами. getData(eval_sets,"known") 10 x 4592 рейтинговых матриц класса 'realRatingMatrix' с 2000 рейтингами. getData(eval_sets,"unknown") 10 x 4592 рейтинговых матриц класса 'realRatingMatrix' с 3720 рейтингами.
Я построил рекомендацию для "train": eval_recommender <- Recommender (data = getData (eval_sets, "train"), method = "IBCF", параметр = model_parameters)
Я хочу предсказать topNList, n=5, для "известного" набора для 10 тестовых пользователей и посмотреть, сколько из этих продуктов было оценено в "неизвестном" наборе; Я сделал это для первого тестового пользователя: rec <- предикат (eval_recommender, RLmatrix ["1724"], n = 5);
НО, Recommenderlab не будет делать прогнозы для "неизвестного" набора - все прогнозы должны быть вне набора пользователей в 4592 строках! И то же самое для всех тестовых пользователей.
Как я могу получить Recommenderlab для предоставления мне 5 лучших списков, основанных на наборе "train" и "известных" рейтингах для тестового пользователя, которые могут включать продукты из набора "unknown" для этого тестового пользователя?