用新数据重新调整python的意外推荐系统

Question

我使用Python Surprise库构建了一个推荐系统。

下一步是用新数据更新算法。例如，添加了一个新用户或一个新项目。

我已经深入研究了文档，但没有找到这个案例的任何信息。唯一可能的方法是不时地从头开始训练新模型。

看起来我好像漏掉了什么，但我不知道到底是什么。

谁能指出我如何用新数据改装现有的算法?

Answer 1

遗憾的是，Surprise还不支持部分匹配。

在这个线程中，有一些变通方法和分叉实现了部分匹配。