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I'd like to use item2vec but this project is dead and doesn't seem to provide enough documentation to get it working... Guidance would be appreciated.
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相手のパーティの6匹で文字列を作る
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pokemon_name_sentence
シャワーズ,ハバタクカミ,ハッサム,セグレイブ,イダイナキバ,ドオー
コノヨザル,ジバコイル,マリルリ,パオジアン,テツノドクガ,カイリュー
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pokemon_name_sentence について、各ポケモン名を単語とみなして word2vec を学習させればポケモンのベクトルが得られ…
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## 아이템 title 처리
스타일난다, 비바스튜디오, 룩앳민, 토마스모어 4개 쇼핑몰 제품들에 대한 처리 과정
### 쇼핑몰 별 특징
1. **스타일난다**
상품명에 느낌을 표현하는 어휘 + 외래어 한글표기 + 부적절한 띄어쓰기\
> 예시 : 미니메시 오프숄더 스모크, 찬란벌룬핏 프릴베어백 블라우, 컬러컷아웃 슬림핏 슬리브리스
2. **비바…
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If I want to get the top ten music data that a user is most likely to click or recommend 10 songs to a user, what should I do? Can you help me?
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使用您提供的框架训练跟spark版本，python gensim版本对比，效果差别比较大，没有找出原因所在
cc-cb updated
4 years ago
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## Why
推薦・機械学習勉強会は、推薦や機械学習、その周辺技術を通じてサービスを改善することにモチベーションのある人達の集まりです。ニュースやブログから論文まで、気になったものについてお互い共有しましょう！
発信のため、ここは **public** にしてあります。外部からの参加をご希望の方は樋口(https://twitter.com/zerebom_3) まで DM を送るか、…
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# 現状
現在までに構築したモデルは以下の2つである。
- Implicit Matrix Factorization
- Item2Vec
- 企業閲覧の流列を単語の流列とみなし、word2vec による手法で各企業の性質の分散表現を取得したもの。
- 推論時には「過去閲覧された企業の分散表現のリスト」を positive 引数に与えて、その most_simila…
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Hi there, thanks for the excellent lib. I have used a lot of the great features of the library and it's pretty cool.
However, I need to have item based recommendation ("like similar items"). In gener…
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tf-idfとword2vecで構築したベクトル群をそのまま連結しただけだと選択した単語の並びが影響してくるので次元削減で圧縮する方法する方法で行おうと思うのですが、PCA、SVD、t-SNE等あり、どれがよいかわからない状態です。
一般的に使われる圧縮方法、または適切な圧縮方法を計る指標など知っていれば教えてください。
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