インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド

使用モデル: 訓練と予測

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


推薦訓練ワークフロー

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

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。

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

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。

予測段階


推薦予測ワークフロー

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

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。

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

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、(CSRNumericTablePackedSymmetricMatrix、および PackedTriangularMatrix 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。

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、https://software.intel.com/en-us/daal-api-reference (英語) からダウンロードできます。