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。（book_id 和评分对列表）

我尝试使用 predict() 或 predict_rank()，但我不知道如何使用。 你能给我一些建议吗？

下面是我的screenshot，它引发了 ValueError..

Answer 1

我遇到了同样的问题， 我所做的是

1. 使用 Dataset 类创建了一个 user_features 矩阵（基于他们的偏好）

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

2. 在培训期间与交互 CSR 一起提供

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

3. 使用他们的偏好为新用户创建 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])
   

4. 现在使用 new_user 特征预测项目排名

   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。

This 是我实现它的方式。