推荐系统的交叉验证

Question

我正在尝试在基于内容的推荐系统上进行10次交叉验证。数据集包括用户ID，电影ID和评级以及电影ID和属性ID的属性集，每种类型一个。我的问题如下所示是在运营商的培训过程中。我收到错误“预期模型，但收到RatingPredictor”。有关如何解决这个问题的任何提示，或者在Rapidminer中使用的另一种方法？

X-Validation operator

Answer 1

这是从中默认情况下不与基础产品安装的，所以我还没有尝试过的推荐系统扩展。

它看起来像Apply Model运营商需要更多的投入，它也看起来像Item Attribute...运营商产生的东西，是不是有什么RapidMiner在X-Validation的背景下期待兼容。

我的建议是将Mod输出连接到X-Validation的培训端的第一个thr输出。然后，测试端的第一个thr应连接到Apply运营商的Mod输入端。它看起来像操作员需要额外的输入和输出连接。这可以通过额外的thr端口完成，一旦使用第一个端口，端口将会出现。

一个问题是缺少有效的mod（注意小写）。我的建议是使用任何其他在训练侧产生有效模型的运算符，设法提供这些数据，并可能设法使用虚拟传统运算符在测试端使用它。

我没有试过这个，所以没有办法让我知道它是否会工作。