推薦系統的交叉驗證

Question

我正在嘗試在基於內容的推薦系統上進行10次交叉驗證。數據集包括用戶ID，電影ID和評級以及電影ID和屬性ID的屬性集，每種類型一個。我的問題如下所示是在運營商的培訓過程中。我收到錯誤「預期模型，但收到RatingPredictor」。有關如何解決這個問題的任何提示，或者在Rapidminer中使用的另一種方法？

X-Validation operator

Answer 1

這是從中默認情況下不與基礎產品安裝的，所以我還沒有嘗試過的推薦系統擴展。

它看起來像Apply Model運營商需要更多的投入，它也看起來像Item Attribute...運營商產生的東西，是不是有什麼RapidMiner在X-Validation的背景下期待兼容。

我的建議是將Mod輸出連接到X-Validation的培訓端的第一個thr輸出。然後，測試端的第一個thr應連接到Apply運營商的Mod輸入端。它看起來像操作員需要額外的輸入和輸出連接。這可以通過額外的thr端口完成，一旦使用第一個端口，端口將會出現。

一個問題是缺少有效的mod（注意小寫）。我的建議是使用任何其他在訓練側產生有效模型的運算符，設法提供這些數據，並可能設法使用虛擬傳統運算符在測試端使用它。

我沒有試過這個，所以沒有辦法讓我知道它是否會工作。