使用 lightfm 预测新用户

Question

我想向使用 lightfm 的新用户推荐。

嗨，我有模型，交互，item_features。新用户不在交互中，新用户的唯一信息是他们的评分。（列表 book_id 和评分对）

我尝试使用 predict() 或 predict_rank()，但我没弄清楚如何使用。你能给我一些建议吗？

下面是我的 screenshot 引发了 ValueError..

Answer 1

我遇到了同样的问题，我所做的是

使用数据集 class

创建了一个 user_features 矩阵（根据他们的偏好）

 dataset = Dataset()
 dataset.fit(user_ids,item_ids)
 user_features = build_user_features([[user_id_1,[user_features_1]],..], normalize=True)

在培训期间与互动 CSR 一起提供

model = LightFM(loss='warp')
model = model.fit(iteraction_csr,
              user_features=user_features)

为新用户使用他们的偏好创建 user_feature 矩阵（在我的案例类型 )

dataset.fit_partial(users=[user_id],user_features=total_genres)
new_user_feature = [user_id,new_user_feature]
new_user_feature = dataset.build_user_features([new_user_feature])

现在使用 new_user 功能预测项目排名

scores = model.predict(<new-user-index>, np.arange(n_items),user_features=new_user_feature)

这为新用户提供了相当不错的结果，但不如纯 CF 模型好。

This 我是这样实现的。

使用 lightfm 预测新用户

predict new user using lightfm

python

recommendation-engine

data-science

lightfm