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Le système de compatibilité entre les collections des membres
Diyo:
--- Citation de: XenRoxas le 01 décembre 2013, 19:33:07 ---100.0 d'évaluations compatibles si c'est pas beau le hasard ^^
--- Fin de citation ---
A prendre avec des pincettes. 15 évaluations communes, c'est un peu juste pour vous passer la bague au doigt :wub:
Kermit70:
--- Citation de: XenRoxas le 01 décembre 2013, 19:33:07 ---Encore une bonne amélioration avec le descriptif des différentes comptabilités, ça donne du poids même si je n'ai pas cru une seconde que ça pouvait être un chiffre aléatoire ^^
Sinon épic win (enfin je trouve):
COMPATIBILITÉ AVEC KERMIT70
COMPATIBILITÉ ANIME
TRÈS ÉLEVÉE
76.5
32 animes communs sur 257
15 évaluations communes
Compatibilité animes partagés : 29.6
Compatibilité évaluations : 100.0
100.0 d'évaluations compatibles si c'est pas beau le hasard ^^
--- Fin de citation ---
Bin au moins, tu as du gout toi Xen !! ;) (ou pas ^^ )
XenRoxas:
--- Citation de: Diyo le 01 décembre 2013, 19:38:57 ---A prendre avec des pincettes. 15 évaluations communes, c'est un peu juste pour vous passer la bague au doigt :wub:
--- Fin de citation ---
Halala, les matheux :P toujours à démonter la beauté de la vie ^^
Tu as définitivement très bon goût Kermit70 8)
goulagman:
Bonjour,
Je suis un peu matheux mais pas vraiment dans le domaine des systèmes de recommandation... Toutefois, c'est toujours amusant de jouer avec des données donc pourquoi pas !
En fait, la compatibilité des utilisateurs ne m'intéresse pas vraiment. Je serai plus intéressé par un système de recommandation d'anime en fonction des goûts, mais j'y reviendrai par la suite.
Déjà, je ne comprends pas trop pourquoi tu dis que le coefficeint de Pearson ne marche pas et ensuite tu parles du coefficient de Spearman : le coefficient de Spearman est le même calcul que celui de Pearson mais avec des données rankées, or tes données sont déjà des ranks, donc en gros appliquer le coefficient de Pearson revient à la même chose que le coefficient de Spearman.
Des gens ont demandé à avoir un top 10 et tu as répondu qu'en raison d'un nombre trop élevé d'utilisateurs, ce n'était pas possible... Je ne sais pas quelle est la config du serveur qui est derrière tout ça mais du 3000 * 3000 ne me parait pas insurmontable. Ce serait au pire une chose à réactualiser une fois par jour. Pour te donner une idée, du 50000 * 50000 sur 1000 valeurs me prend environ 1 minute sur mon laptop qui n'est pas une machine de course. Sinon, il doit être possible de réduire la dimensionnalité de tes données en utilisant une correspondence analysis par exemple.
Enfin, j'ai vu que certaines personnes avaient utilisé un algorithme appelé graph lasso dans le concours Netflix qui a eu lieu il y a quelques années et que ça avait donné des résultats pas idiots. C'est une piste à explorer, surtout qu'il en existe des implémentations efficaces.
J'ai dit au début que j'étais plus intéressé par la recommandation d'anime. En effet, je pense qu'il pourrait être intéressant de mettre en place un système d'imputation de valeurs manquantes. En gros, se baser sur les données des autres utilisateurs pour mettre des notes là où il n'y en a pas. Si tu imputes des notes, tu seras capable de recommander un animé, et en plus ça te ferait des données supplémentaires pour ton évaluation de similarité entre utilisateurs.
Voilà, ce sont quelques idées en vrac !
Dregastar:
Bonsoir !
Peut être que le problème à deja été signalé auparavant sur un autre topic, mais bon, j'en ai pas trouvé trace. Bref, au cas où, sachez que le système permettant de voir les compatibilités entre membres est comme en panne j'ai l'impression. En tout cas de mon coté il l'est, après je ne sais pas si c'est généralisé.
Merci bien.
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