推薦システムメソッドの一般的なワークフローには訓練と予測が含まれます。
アルゴリズム固有のパラメーター
各段階で推薦アルゴリズムにより使用されるパラメーターはアルゴリズムに依存します。パラメーターのリストは、各推薦アルゴリズムの説明を参照してください。
訓練段階
訓練段階での推薦アルゴリズムの入力は次のとおりです。入力 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの入力を提供するメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
入力 ID |
入力 |
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|---|---|---|
data |
マイニングデータを含む m x n 数値テーブルのポインター。このテーブルは、(PackedSymmetricMatrix および PackedTriangularMatrix を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。 |
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訓練段階で、推薦アルゴリズムは次の結果を計算します。結果 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの結果にアクセスするメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
結果 ID |
結果 |
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|---|---|---|
model |
初期化されるアイテム係数を含むモデル。結果は Model クラスのオブジェクトです。 |
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予測段階
予測段階での推薦アルゴリズムの入力は次のとおりです。入力 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの入力を提供するメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
入力 ID |
入力 |
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|---|---|---|
model |
初期化されるアイテム係数を含むモデル。入力は Model クラスのオブジェクトです。 |
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予測段階で、推薦アルゴリズムは次の結果を計算します。結果 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの結果にアクセスするメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
結果 ID |
結果 |
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|---|---|---|
prediction |
予測された評価を含む m x n 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、このテーブルは HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。 |
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API リファレンスのアクセス
インテル® DAAL アプリケーション・プログラミング・インターフェイス (API) リファレンスは、『インテル® DAAL デベロッパー・ガイドおよびリファレンス』を参照してください。このドキュメントは製品のドキュメント・ディレクトリーに含まれています。https://software.intel.com/en-us/daal-user-and-reference-guides-zip からダウンロードすることもできます。