组件名称:协同过滤推荐

  [版本号:5] [更新时间:2019-10-28]

简介

  协同过滤推荐:主要适用于解决依据用户喜好数据给予推荐并给出推荐目录顺序的应用场景,例如用户购买商品的推荐、电影推荐等。通俗的讲,协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和其品位比较类似的,在协同过滤中,这些用户成为"邻居",然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐。平台的协同推荐采用交替最小二乘(ALS)矩阵因式分解,是ALS分解算法的一种实现。训练数据必须包括项目列(商品列)、用户ID列、用户对商品的喜好列。【该组件执行后可以生成模型,后续将保存在左侧组件栏下方的模型列表,直接拖拽到画布使用或在快速应用页面直接使用。】

输入和输出

  输入端口个数:1

  输出端口个数:1

参数配置

参数名称 参数说明 参数默认值 是否必填
因子个数 设置因子分解个数,大于0的整数.这个值设置越高越准,但是也会产生更多的计算量。一般将这个值设置为10-200可选 50 -
正则化系数 该参数控制正则化过程,其值越高,正则化程度就越深。一般设置为0.01。 0.01 -
迭代轮数 模型迭代的次数,这个值取决于评分矩阵的维度,以及评分矩阵的系数程度。一般来说,不需要太大,比如5-20次即可。默认值是10,不能超过20,超过20会造成内存溢出。可选 10 -
随机种子 设置随机种子数值,大于0的整数.默认是空可选 -
隐式反馈变量置信度 衡量隐式变量的置信度,大于0,小于等于1 1 -

字段配置

字段名称 字段说明 字段默认值 是否必配
用户列 输入模型的样本用户列,必须是数值型字段列必选 必填
商品列 输入模型的样本商品列,必须是数值型字段列必选 必填
评分列 输入模型的样本评分列,必须是数值型字段列必选 必填

运行后生成的字段列

  运行之后生成的字段列是该组件新增的字段列,在结果数据中会体现出来,后续节点可以选择到这些字段列。

字段名称 字段说明 字段类型
__prediction 预测结果字段列 双精度类型

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