Deep learning 如何处理在协同过滤中多次出现的文章？
我正在使用神经协同过滤与NeuMF。NeuMF模型的体系结构。我使用这个模型进行推荐。例如，应该向用户推荐他可能也喜欢的产品 及 我使用这个模型提出建议。 例如，以后可以向用户推荐产品 请看下面的数据框。您可以看到一个用户购买了多个项目。有时甚至同一篇文章也会出现多次 我是否必须删除重复项，即如果用户多次购买某个项目Deep learning 如何处理在协同过滤中多次出现的文章？,deep-learning,neural-network,collaborative-filtering,Deep Learning,Neural Network,Collaborative Filtering,我正在使用神经协同过滤与NeuMF。NeuMF模型的体系结构。我使用这个模型进行推荐。例如，应该向用户推荐他可能也喜欢的产品 及 我使用这个模型提出建议。 例如，以后可以向用户推荐产品 请看下面的数据框。您可以看到一个用户购买了多个项目。有时甚至同一篇文章也会出现多次 我是否必须删除重复项，即如果用户多次购买某个项目 d = {'purchasin_id': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3] , 'articel_id': [4444, 5555, 8888,
d = {'purchasin_id': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3]
, 'articel_id': [4444, 5555, 8888, 8585, 8585, 4123, 1125, 7485, 7485]
, 'articel_name': ['Apple', 'Banana', 'Cat-Food', 'Dog-Food', 'Dog-Food', 'Rasperry', 'Tomato', 'Beans', 'Beans']}
df = pd.DataFrame(data=d)
display(df.head(10))
mat = sp.dok_matrix((df.shape[0], len(df['articel_id'].unique())), dtype=np.float32)
for purchasin_id, articel_id in zip(df['purchasin_id'], df['articel_id']):
mat[purchasin_id, articel_id] = 1.0