如何在推荐引擎中添加用户和项目元数据，以及哪种python开源工具可以提供这些功能

Question

例如：我有一个类似的主文件

                           userid    itemid   rating
                              1         2        5

另一个用户文件，其中存在与用户相关的元数据，元数据可能有很多：

  userid   age
   1       5
   2       8

我还有一个项目文件，其中存在与项目相关的元数据。元数据可能是许多

    itemid     item_catagory   item_geo
    1            5               india

如果我要向用户推荐任何项目，我希望包括这些元信息。我想知道矩阵分解是否有用，以及哪一个python开源模块有这种实现。

Answer 1

要向推荐系统添加附加信息，例如关于项目、用户或推荐事件，可以应用上下文感知推荐系统（CARS）的现有方法之一。

试着从Factorization Machines开始。您可以将数据转换为svmlight格式，然后使用参考实现libfm。它有最好的文档，还有一个类似的例子，你可以找到如何准备你的数据。如果必须是Python，那么也有许多现有的实现，例如fastFMSimpler-pyFM。如果你想试试Julia，也许你可以用我的FactorizationMachines.jl代码作为基础：-）

如果您对标准FM感到满意，请查看：LightFM和Field Aware FM

我认为FM是CARS最成功、最容易使用的模式之一。请给一些反馈它是如何为您工作的。如果你需要不同的方法，我会很乐意提供帮助。