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1 Introduction : filtrage collaboratif I Introduction II SVD III Algorithme « méthodes qui visent à construire des systèmes de recommandation utilisant.

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Présentation au sujet: "1 Introduction : filtrage collaboratif I Introduction II SVD III Algorithme « méthodes qui visent à construire des systèmes de recommandation utilisant."— Transcription de la présentation:

1 1 Introduction : filtrage collaboratif I Introduction II SVD III Algorithme « méthodes qui visent à construire des systèmes de recommandation utilisant les opinions et évaluations d'un groupe pour aider l'individu. » - Wikipedia

2 2 Présentation du Netflix Prize I Introduction ( ) Utilisateur i film j X 3 3 X X 4 … 2 … X X 3 X 5 X 2 … X … Y= Trouver X, matrice pleine, minimisant la fonction de coût I Introduction II SVD III Algorithme Quelques chiffres : utilisateurs films de votes Matrice inconnue à 98,83% Fonction de coût : erreur sur un jeu de test ( votes) RMSE=

3 3 Décomposition en valeurs singulières X = U Δ V X quelconque, n x m U unitaire, n x k Δ diagonale, k x k V unitaire, k x m Factorisation matricielle X= Application ( ) Bill Bob Jack Le diner de con La guerre des roses Rocky ( ) humour violence Bill Bob Jack ( ) Le diner de con La guerre des roses Rocky humour violence ( ) humour violence humour violence U=Δ=Δ= V=V= I Introduction II SVD III Algorithme

4 4 Algorithme dapprentissage incrémental I Introduction II SVD III Algorithme Generalized Hebbian Algorithm for Incremental Singular Value Decomposition in Natural Language Processing Genevieve Gorrell, Linkoping University Pour la caractéristique p Initialiser colonne p de U Initialiser ligne p de V Tant que progrès possible Pour chaque exemple fin

5 5 Implémentation I Introduction II SVD III Algorithme Fichiers binaires Données dapprentissage Jeu de test (10 MB) Modèle (20 MB) Nom des films 700 MB Accès difficile aux données dapprentissage Solution : apprentissage incrémental

6 6 Améliorations : quelle voie ? I Introduction II SVD III Algorithme Nbres de features RMSE

7 7 Améliorations possibles : régularisation I Introduction II SVD III Algorithme Résultat atteignable : 10 features avec régularisation RMSE=0,92240 (résultat lu sur le forum) Simon Funk tells all : « So yes, after reading this post, you too should be able to rank in the top ten or so. Ur... yesterday's top ten anyway. »

8 8 Quelques résultats : identifier les features I Introduction II SVD III Algorithme Films qui ont la plus grande caractéristique 0 Battlestar Galactica: Season Lost: Season Veronica Mars: Season Arrested Development: Season The Lord of the Rings: The Fellowship of the Ring: Extended Edition Lord of the Rings: The Return of the King: Extended Edition Lord of the Rings: The Two Towers: Extended Edition As Time Goes By: Series The West Wing: Season Anne of Green Gables: The Sequel The Sopranos: Season Harakiri The West Wing: Season House The West Wing: Season Six Feet Under: Season As Time Goes By: Series Ken Burns' Civil War Band of Brothers The Simpsons: Season Films qui ont la plus grande caractéristique 1 Lost in Translation The Royal Tenenbaums Eternal Sunshine of the Spotless Mind Dogville Punch-Drunk Love Before Sunset The Life Aquatic with Steve Zissou Adaptation Napoleon Dynamite Primer Sideways Fahrenheit 9/ Sin City Memento Being John Malkovich The Mother Pulp Fiction I Heart Huckabees American Beauty Oldboy

9 9 Quelques résultats : les films les plus notés I Introduction II SVD III Algorithme Miss Congeniality (?) Independence Day The Patriot The Day After Tomorrow Pirates of the Caribbean

10 10 Quelques résultats : les films haïs I Introduction II SVD III Algorithme 1 er résultat : les gens ne vont pas voir les films nuls

11 11 Quelques résultats : les films haïs I Introduction II SVD III Algorithme Hatred_factor=SQRT(rating_count) * POW(5 - (rating_avg + rating_stdev), 2) Mesure de déception (Miss Congeniality n°195)


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