组件名称

  协同过滤推荐 [版本号:1] [更新时间:2018-05-08]

简介

  推荐算法给予用户商品对的评分预测未知用户商品对的评分。矩阵分解模型是把用户偏好和item属性投影到同一个隐因子空间(latent factor space),以用户偏好和item属性的匹配程度来预测评分。

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
正则化系数 模型控制复杂度的系数 0.01 -
因子个数 设置因子分解个数,大于0的整数. 默认是10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 -
是否引入隐式变量 模型训练是否引入评分以外的数据 False -
迭代轮数 模型迭代的次数 可选 5 -
冷启动策略 针对新增未验证集样本,是否计入统计结果 False -
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
商品列 输入模型的样本商品列 必选 支持Double/Int类型字段 必填
评分列 输入模型的样本评分列 必选 支持Double/Int类型字段 必填
用户列 输入模型的样本用户列 必选 支持Double/Int类型字段 必填

输出节点的字段配置说明

  运行后不生成新字段。后续节点可以直接选择字段。

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