バイナリ暗黙的評価の概要

PySpark で作る Recommendation Engines

Jamen Long

Data Scientist at Nike

バイナリ評価

binary_movie_ratings.show()

+------+-------+-------------+
|userId|movieId|binary_rating|
+------+-------+-------------+
|    26|    474|            0|
|    26|   2529|            1|
|    26|     26|            0|
|    26|   1950|            0|
|    26|   4823|            1|
|    26|  72011|            1|
|    26| 142507|            0|
|    38|   1325|            0|
|    38|   6011|            1|
+------+-------+-------------+

クラスの不均衡

getSparsity(binary_ratings)

Sparsity: .993

アイテム重み付け

アイテム重み付け： 視聴ユーザー数が多い映画ほど重みが高くなる

アイテム重み付けとユーザー重み付け

アイテム重み付け： 視聴ユーザー数が多い映画ほど重みが高くなる
ユーザー重み付け： 視聴映画数が多いユーザーほど、未視聴映画への重みが低くなる

練習しましょう！

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